评价指标第42页

4 评价类算法：变异系数法笔记（附Python代码）

此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。

张某文的博客_Lambda·2022-07-24 07:37

论文阅读笔记_《基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法_张屹晗》

weixin_47074973·2022-07-22 07:08

一种基于超像素和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

2.5与超像素分割结合的步骤：3.其他3.1数据集：3.2评价指标：4.总结1.简要说

无咎.lsy·2022-07-21 14:15

【医学影像系列三】青光眼诊断眼底图像数据集｜代码｜论文总结｜结果汇总｜名词解析｜评价指标

导语：这是之前做青光眼诊断研究时候整理的资料，所有的文章数字编号都对应我之前发表的论文阅读博客，比如方法汇总No.15对应【医学+深度论文：F15】这篇文章。有一些对大家有用但是我没有用到的学习资料也放在文中。汇总整理难免有遗漏，希望大家能够提出和补充，谢谢～Dataset数据集汇总DatasetName&PaperCountryPhotoFeatureEquipmentdiseaseDrisht

鹿鹿最可爱·2022-07-21 14:41

Vessel Segmentation in Retinal Image Based on Retina-GAN

题目：基于Retina-GAN的视网膜图像血管分割当前分割仍存在问题:(1)眼底血管错综复杂导致分割结果中各类评价指标还有进步空间;(2)对于血管细微分支类别的准确率还有待优化.方法：为了尝试解决这个问题

咸咸咸咸的·2022-07-21 14:40

基于 Retina-GAN 的视网膜图像血管分割

改进的过程1.3创新点1.4结果2.涉及到的知识点2.1.ACE2.2RU-Net2.3Retina-Attention机制3.基于深度学习的Retina-GAN模型整体网络架构4.其他4.1数据集4.2评价指标

无咎.lsy·2022-07-21 14:08

NLP—5.word2vec论文精读

word2vec论文代码复现链接：word2vec论文代码复现文章目录一、储备知识1.语言模型的概念2.语言模型的发展3.语言模型的平滑操作4.语言模型的评价指标二、研究背景1.词的表示方式三、研究意义四

哎呦-_-不错·2022-07-21 07:10

NLP基础入门：Word2Vec模型

文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题

工程晓猿·2022-07-21 07:38

人脸检测概述（不是人脸识别）

目录1引言...32人脸检测技术的发展与现状...43人脸检测算法相关工作...43.1评价指标...53.2人脸检测常用数据库...63.2.1FDDB数据库...63.2.2WIDERFACE数据库

weberyoung·2022-07-20 17:43

王道数据结构总结笔记--查找

7.1查找的基本概念基本概念常见操作查找算法的评价指标总结7.27.2.1顺序查找顺序查找，⼜叫“线性查找”，通常⽤于线性表。

yjprolus·2022-07-20 15:24

408操作系统复习之处理机调度

目录2.2.1调度的概念2.2.2进程调度的方式2.2.3调度的评价指标2.2.4典型的调度算法✳【习题】：2.2.1调度的概念（1）基本概念在多道程序系统中，进程只有通过处理机调度后才能获得处理机而执行

SUNLYUER·2022-07-19 13:48

计算机视觉算法——图像分割网络总结

计算机视觉算法——图像分割网络总结计算机视觉算法——图像分割网络总结1.FCN1.1关键知识点——网络结构及特点1.2关键知识点——转置卷积1.3关键知识点——语义分割评价指标2.DeepLab2.1DeepLabV12.1.1

Leo-Peng·2022-07-18 13:14

计算机视觉之目标分割

目录目标分割1定义2任务描述和类型2.1任务描述2.2任务类型3评价指标3.1像素精度3.2平均像素精度3.3平均交并比4经典深度学习网络4.1FCN4.2UNet目标分割图像分割是目标检测更进阶的任务

LeeZhao@·2022-07-18 13:40

计算机视觉目标分割

文章目录一、目标分割简介1.1图像分割的定义1.2任务类型1.2.1任务描述1.2.2任务类型1.3常用的开源数据集1.3.1VOC数据集1.3.2城市风光Cityscapes数据集1.4评价指标1.4.1

落花雨时·2022-07-18 13:36

【深度理解】语义分割中常用的评价指标含义GA、OA、mAcc、IoU、mIoU

文章目录背景计算GA、OAClassAccuracyMeanAccuracyIntersectionoverUnion(IoU)MeanIoU背景假设在一次分类/分割任务中，共有60个样本，其中：10个A类20个B类30个C类每个样本的预测结果如下。可见其对角线上的数字（8，15，24）均为正确预测，其它为错误预测。且每一列的总和为该类的总数目。❓那么对于以上的结果，如何计算此次分类任务的GA、O

Gisleung·2022-07-18 10:37

第六篇：MMpose之训练自己的数据集-动物关键点篇

标注软件为labelme，需要注意以下几个点：为防止标注混淆，先标标注框(受评价指标限制，标注文件内必须有标注框这一项)，再标关键点。如图：红色框内为包含

@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:30

第一篇：关键点检测算法基础及mmpose文件夹规则

[email protected]是关键点检测的一个经典的评价指标，类似于目标检测的mAP。代表检测器预测出的关键点和标注的点的欧氏距离如果小于整个人体躯干的20%，那么就判断该点预测正确。众所周知，MSCOCO数据集

@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:29

SHM(Semantic Human Mating)算法详解

人像抠图简介2、本文的贡献3、本文整体框架详解4、论文实现细节详解4.1T-Net详解4.2、M-Net详解4.3、融合模块详解4.4、Loss函数详解5、论文实现细节说明6、算法性能展示6.1、客观评价指标结果展示

技术挖掘者·2022-07-14 21:29

[ 目标检测 ] 经典网络模型——性能评价指标 AP、mAP

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[目标检测]经典网络模型——性能评价指标正负样本

Horizon Max·2022-07-14 07:11

python数据挖掘与分析

2、数据挖掘建模的流程目标定义：任务理解、指标确定数据采集：建模抽样、质量把控、实时采集数据整理：数据探索、数据清洗、数据变化表构建模型：算法选择、模型搭建、模型验证模型评价：模型评价指标选择、模型优化模型发布

zzb103749·2022-07-13 07:45

编码器-解码器(seq2seq)

1.2.1、编码器(Encoder)1.2.2、解码器(Decoder)1.2.3、合并编码器和解码器2、seq2seq模型2.1、编码器2.2、解码器2.3、编码器-解码器细节2.4、训练&推理2.5评价指标

CityD·2022-07-10 07:14

多标签学习Ml-KNN算法以及多标签的评价指标

多标签学习Ml-KNN算法这篇博客解释的是周志华的一篇多标签KNN的论文ML-KNN:Alazylearningapproachtomulti-labellearning这一篇Min-LingZhang,Zhi-HuaZhou∗

盒子6910·2022-07-08 20:42

回归问题的评价指标和重要知识点总结

在这篇文章中，我们将总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？

·2022-07-07 10:14

机器翻译评价指标 — BLEU算法

1，概述机器翻译中常用的自动评价指标是$BLEU$算法，除了在机器翻译中的应用，在其他的$seq2seq$任务中也会使用，例如对话系统。

weixin_30855099·2022-07-07 07:44

NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）

根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n。

梆子井欢喜坨·2022-07-07 07:41

数学建模——层次分析法

适用范围：层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描

YzYzYzzzzz·2022-07-06 07:41

python开发人工智能扫一扫人脸识别系统_Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序...

人脸检测模型TensorFlow+SSD业务场景、评价指标介绍Tensorflow-SSD模型介绍WIDERFace数据介绍、下载环境搭建Tensorflow-SSD框架解读TFRecords人脸检测数据打包

weixin_39666931·2022-07-05 21:18

kaggle项目：基于随机森林模型的心脏病患者预测分类！

本文涉及到的知识点主要包含：数据预处理和类型转化随机森林模型建立与解释决策树如何可视化基于混淆矩阵的分类评价指标部分依赖图PDP的绘制和解释AutoML机器学习SHAP库的使用和解释（待提升）导读Ofall

Datawhale·2022-07-05 07:30

【20210914】【机器/深度学习】模型评价指标：精确率、召回率、特异性、敏感性、F1-score、ROC曲线、AUC

这一点在兆观的论文、以及xxx院的沟通过程中，也注意到这一点了~这些指标有很大的相似之处，但也有些许区别，所以关键在于：不同的领域有不同的评价指标，在给出结果的时候，要考虑对方想要看的指标是什么？

Satisfying·2022-07-04 07:59

机器学习二分类模型评价指标:准确率\召回率\特异度等

混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具，它是一个方阵，里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。P=阳性，N=阴性：指的是预测结果。T=真，F=假：表示实际结果与预测结果是否一致，一致为真，不一致为假。TP=真阳性：预测结果为P，且实际与预测一致。FP=假阳性：预测结果为P，但与实际不一致。TN=真阴性：预测结果为N，且与实际一致。FN=假阴性：预测结果为N，但与实际不一致。分类模型的经验误

weixin_33806300·2022-07-04 07:58

深度学习中评估指标：准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度（真阴性率）和误报率、灵敏度（真阳性率）和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU

目录准确率（Accuracy）精确率（Precision，查准率）召回率（Recall=TPR）Precision-Recall曲线F值（F-Measure，综合评价指标）特异度TNR（真阴性率、specificity

永远的艾斯·2022-07-04 07:14

机器学习评价指标（1）——灵敏度（sensitivity）/查准率/召回率（Recall）/和特异度（Specificity）

1.敏感性和特异性理想状态：标准或者阈值在分界点实际状况：漏诊和误诊二者择一若选用绿线作为判断标准，则没有误判一个正常人，但是漏掉了部分患者。这种情况下，特异度最高；特异度（TNR）：truenegativerate，描述识别出的负例占所有负例的比例计算公式为：TNR=TN/(FP+TN)。特异度越高的意思是，尽可能多地负例判断为负，即将正常人判定为正常人，而不出现误判。（所以分子代表的是判断正确

Robin_Pi·2022-07-04 07:43

深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)——python代码

混淆矩阵，精确率，召回率，特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标，它们的计算和绘制具有非常重要的意义，特别是在写论文的时候，我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性，这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和计算各种指标

小馨馨的小翟·2022-07-04 07:08

论文翻译--[TPAMI 2021]Deep Hough Transform For Semantic Line Detection

目录深度霍夫变换语义直线检测摘要1，引言2，相关工作3，方法3.1直线参数化和反转3.2深度霍夫变换的特征变换3.3在参数空间上进行直线检测3.4反转映射3.5边缘导向的线细化4提出的评价指标4.1回顾现存的评价指标

月亮299·2022-06-30 07:58

全景视频拼接技术的知识掌握——相机标定、投影变换、特征提取与匹配、拼接融合，亮度与颜色均衡处理及拼接质量评价指标

文章目录相机标定摄像头的安装传感器图像畸变校正图像投影变换单应性矩阵H单应性矩阵H的理解单应性矩阵的应用场合特征点提取与匹配图像拼接融合亮度与颜色的均衡处理拼接质量客观评价硬件实现的思考全景视频拼接(VideoStitching)是一种通过实时视频采集，然后进行拼接融合处理，并最终显示的技术，它将多路具有重合区域的视频拼接成一幅大尺度图像广角图像，或者说是360度全景图。视频拼接技术涉及到计算机视

Fighting_XH·2022-06-29 20:17

查找算法思想及代码——C语言

数据结构中重要查找算法前言顺序查找法折半查找法分块查找法树形查找法二叉排序树，BST平衡二叉排序树，AVL红黑树，RBTB树B+树散列表（哈希表）前言查找算法评价指标查找长度——在查找运算中需要对比关键字的次数称为查找长度平均查找长度

妖YOY·2022-06-28 19:02

深度学习中AP、mAP、recall、IoU、NMS的评价指标介绍

1、通过混淆矩阵实例给大家讲解各个指标：混淆矩阵预测01真实0TNFP1FNTP真阳率：代表将真实正样本划分为正样本的概率伪阳率：代表将真实负样本划分为正样本的概率精确率：precision=TP/(TP+FP)召回率：recall=TP/(TP+FN)准确率：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)2、AP（平均精度）平均精度的计算方式这里我讲一种方式。假设N个样本中有M个正

浅蓝的风·2022-06-28 07:57

深度学习网络评价指标——IoU、Precision、Recall，mIoU、mPA、Accuracy和f-score的定义，区别和联系

文章目录评价对象分类器预测结果IoU、Precision、RecallMiou、mPA、AccuracyF-Score评价对象IoU、Precision、Recall是针对所有图片内的某一类来说的;mIoU、mPA、Accuracy是针对所有类别来计算的；分类器预测结果实际中分类器的预测结果可以分为四种，TP，TN，FP，FN:TPtruepositive实际为正样本预测为正样本TNtrueneg

Winky Yang·2022-06-28 07:57

如何用keras/tf/pytorch实现TP/TN/FP/FN和accuracy/sensiivity/precision/specificity/f1-score等评价指标（python）

0.Metricsintroduction点击进入1.Kerasversiondefcal_base(y_true,y_pred):y_pred_positive=K.round(K.clip(y_pred,0,1))y_pred_negative=1-y_pred_positivey_positive=K.round(K.clip(y_true,0,1))y_negative=1-y_posit

Jack_0601·2022-06-28 07:56

目标检测中的评价指标知识点总结：IOU交叉重叠单元、map/AP/TP/FP/NP的归纳

在目标检测任务中，我们时常会让模型一次性生成大量的候选框（candidatebound），然后再根据每一个框的置信度对框进行排序，进而依次计算框与框之间的IoU，以非极大值抑制的方式，来判断到底哪一个是我们真正要找的物体，哪几个又该删除。例如在做人脸检测时，模型输出的可能是左图，而最终我们得到的是右图。代码实现importnumpyasnp#box:[上,左,下,右]box1=[0,0,8,6]b

Life is a joke·2022-06-28 07:41

计算深度学习评价指标Precision、Recall、F1

计算深度学习评价指标Precision、Recall、F1对深度学习的结果进行评价是深度学习的重要一环，一般常用的评价方法有：准确率（Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall

qq_41979891·2022-06-28 07:39

Python 深度学习目标检测评价指标：mAP、Precision、Recall、AP、IOU等

目标检测评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision

studyer_domi·2022-06-28 07:56

【记录】评价指标：TP、FP、Recall、Precision、PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结

图像分割评估代码参考博客：【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）

脆鲨Nana7mi·2022-06-28 07:45

【生动理解】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Recall、IoU、Accuracy

无论是对于图像领域的分类、分割问题，亦或点云领域的物体分类、场景分割，在评价一个模型的好坏时，经常涉及TP、FP、TN、FN、Recall、IoU、Accuracy。。。等指标进行衡量，那么这些指标是什么意思呢？今天有幸请到了鸭子先生、猴子客官和熊猫大大来给大家亲身示范一下。开场咦！发现10只可爱的小动物，可是我们不知道是什么动物，要不用深度学习分一下类吧？这个时候直接掏出训练好的模型，把这些小动

Gisleung·2022-06-28 07:20

yolov5与Faster-RCNN 训练过程正负样本和评价指标

看了这个流程图就大概能清楚的理解了，只需要记住正负样本是在训练过程中计算损失用的，而在预测过程和验证过程是没有这个概念的，模型生成anchor然后经过非极大值抑制等处理就会直接得到预测结果，然后预测结果再送入评价指标

norman_sen·2022-06-27 07:57

darknet的yolov3测试以及评价指标

（转）ubuntu18.04下darknet的yolov3测试以及评价指标yolov3测试及评价训练可视化（Avg_lossAvgIOU）方法一方法二第一步、格式化log第二步、绘制loss第三步、绘制

medusa_zj·2022-06-27 07:16

关于yolov5评价指标之精确率和召回率实现

一，原理公式主要的事说三遍，精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！我们平时在衡量一个模型的性能的时候，通常用的是精确率和召回率。TP是正样本预测出正样本数量。FP是负样本预测出正样本数量。FN是正样本预测出负样本数量。二，对于多目标检测任务，怎样自己码代码求precision和recall？（前提必须有标注信息。）1，思路解析：对于多目标检测任务，TP

咆哮的大叔·2022-06-27 07:24

飞桨框架v2.3发布高可复用算子库PHI！重构开发范式，降本增效

深度学习框架作为人工智能领域的基础设施，一个重要的评价指标是其能否更高效便捷地支持多领域二次开发及多硬件扩展，支撑更广泛的应用场景

飞桨PaddlePaddle·2022-06-27 07:07

YOLOv5的一些评价指标

P：精确率（precision，P）R:召回率（Recall，R）AP:平均精度（averageprecision,AP）mAP：平均精度均值（meanaverageprecision，mAP）FPS：帧率（FramesPerSecond，FPS）检测速度一般用FPS（FramesPerSecond）来衡量，其表示目标检测网络每秒能处理图片的数量，FPS值越大网络模型处理图像的速度越快。

FYY2LHH·2022-06-27 07:53

机器学习1-线性回归、Ridge回归、LASSO回归

文章目录1.形式化定义2.梯度下降法1)举例2）数学原理3）代码演示3.梯度下降法求解线性回归1）理论2）线性回归代码实现梯度下降算法4.梯度下降算法的变形5.模型评价指标1）理论2）模型评价指标代码6

哎呦-_-不错·2022-06-22 07:18

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