机器学习领域各种检测评价指标

1. TP、FP、FN、TN, precision, recall指标理解

现在有一张小狗图和一张不是狗的图，输入到深度学习模型中，等待输出结果

	Positive(输出为狗)	Negative（输出不为狗）
True （输入为狗）	TP	TN
False（输入不为狗）	FP	FN

$查准率 precision = \frac{TP}{TP+FP} = \frac{输入为狗，输出为狗样本数量}{ 所有类输入，这些类输出为狗的样本数量}$

$查全率 recall = \frac{TP}{TP+FN} = \frac{输入为狗，输出也为狗的样本数量}{所有类别输入，这些类别输出也是自身类别的样本数量}$

2. 交并比（Intersection-over-Union，IoU）

在目标检测和识别领域用来评价检测识别率的指标之一。

可以参考下面两张图来进行识别

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[图片上传失败...(image-29f31e-1595935556578)]

参考文献：交并比详细解释可以参考这边英文文章

使用markdown写数学公式

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