学习笔记--bag of words（3）--roc曲线，precision/recall曲线，ap

关于这两个曲线的概念可以看wiki

http://en.wikipedia.org/wiki/ROC_curve  roc

http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall precision

 

recall 翻译为召回，或者叫做查全率，我理解叫做调出率更好。

ap就是平均正确率，average precision，还有map，mean ap，宏平均正确率

 

这里主要涉及如何画这两个曲线。

 

opencv中的例子，生成的是plt文件，这个文件可以用gnuplot来运行。

gnuplot的使用可以看

http://t16web.lanl.gov/Kawano/gnuplot/intro/working-e.html

 

例子已经生成了plt文件。

只要通过 gnuplot < **。plt就可以了。例子中的输出是一个png文件，一开始还以为会跳出一个窗口，后来看了plt文件才明白，输出的是一个png文件，在当前目录下。plt文件可以用记事本打开看。

 

 

bows例子中这个曲线是怎么产生的呢？

大致步骤如下：1）计算每个图像的confidence，2）计算每个类的precision/recall  3) 生成plt文件。

 最后 如果要对数据进行更多的处理，可以打开vocabulary。xml文件。

 

 例子中默认内存大小是200M，大概用了30%的图片和中的30%的特征向量。识别结果，ap低的可怜。

我设置为2000M，结果在left 2153个图片处出错了。。没提示信息，自动退出。debug 跟踪提示是内存定位错误，估计是内部不够引起的。而且出错了重头开始有要重新计算sift特征。很是不效率。而且后面计算图像描述的时候还是要计算sift特征。如果可以从文件中读，就好多了。。接下去就做这个改进吧。否则实验做不下去了。电脑和大牛的不能比啊。