1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

二分类 在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性 多分类 多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例

TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向 准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recal

AnnotatedDatum是存放图片和BBox的类 // 估计是一张图片就对应于一个AnnotatedDatummessage AnnotatedDatum { enum AnnotationType { BBOX = 0; } // 存储图片的数据,需要imdecode optional Datum datum = 1; // If there are "rich" annotations, specify the type of annotation. // Currently

固态硬盘(Solid State Disk或Solid State Drive),也称作电子硬盘或者固态电子盘,是由控制单元和固态存储单元(DRAM或FLASH芯片)组成的硬盘. 固态硬盘的接口规范和定义.功能及使用方法上与普通硬盘的相同,在产品外形和尺寸上也与普通硬盘一致.由于固态硬盘没有普通硬盘的旋转介质,因而抗震性极佳.其芯片的工作温度范围很宽(-40~85摄氏度).目前广泛应用于军事.车载.工控.视频监控.网络监控.网络终端.电力.医疗.航空等.导航设备等领域. 本文将详细解析SSD固态

1:SSD更具体的框架如下: 2: Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box,实际上与anchor非常类似,就是一些目标的预选框,后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置.SSD按照如下规则生成prior box: 以feature map上每个点的中点为中心(offset=0.5),生成一些列同心的prior box(然后中心点的坐标会乘以step,相当于从feature map位置映射回原图位置) 正方形prior box

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro

一张图搞定~~~ [转]https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/78967145

true positive(被正确分类的正例) false negative(本来是正例,错分为负例) true negative(被正确分类的负例) false positive(本来是负例,被错分为整理) 记忆方法,前边T\F是分类正确或者错误,后面的P\N是结果被分成是正例或负例 对于一个分类器而言,precision和recall往往是此消彼长的. Precision-recall曲线反映了分类器对正例的识别准确程度和对正例的覆盖能力之间的权衡 AP计算: 对于连续的PR曲线,有: 对于

所有文章搬运自我的个人主页:sheilasun.me 引子 最近打算试试看看jQuery的源码,刚开个头就卡住了.无论如何都理解不了jQuery源码入口部分中的 return new jQuery.fn.init( selector, context ) 看了好多帖子都没看懂,觉得自己很蠢,心里很苦,吃宵夜都不香了.昨晚去游泳,游完8*100后靠在池壁上喘气,有人从我旁边出发,水花溅起的瞬间,我突然,想通了!这大概就是回光返照 (划掉)福至心灵吧! 下面一点点地说下我对jQuery入口源码的理解

昨天下午在单位从新推导了一遍fp和bp. 在整个网络的训练中,最关键的就是计算残差. 最后一层残差很容易,那么前面每一层的残差怎么计算呢? 总体来说,有多少权重就需要多少残差项来进行权重更新.每个权重系数的残差是和后面一层的残差关联的,怎么关联呢?

上图是比较常用的, 而下图是比较特殊的场合,比如幻灯片可能会用到 下图使用了TP的循环标签. 上图只使用了条件判断标签 上图不存在 val="xxx" 这个参数,所以会自动循环输出数据, 下图使用了 val="xxx" 参数,所以齐博标签不会循环输出数据, 而是由你自己控制在哪个位置进行循环输出数据 .而要循环输出的数据在哪个位置 ,就要使用TP的循环标签即 {volist name="listdb" id="rs"} 循环输

GC(Garbagecollection)垃圾回收  所谓GC就是把一个闪存块里的"有效"页数据复制到一个"空白"块里,然后把这个块完全擦除.GC是 SSD里的一个非常关键的操作,其效率对性能有决定性影响.闪存块里"有效"页的数量对GC效率有决定性的影响,因数量越少,需要复制的页就越少, 花费的时间也越少,效率就高了. 请看下图,把X块和Y块里的“有效”页复制到N块里,然后擦除X和Y以作备用的“空白块”. 由前面的WL机制可知,WL的执行需要有“

先发表生成URL以印在书里面.等书籍正式出版销售后会公开内容.

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息

# encoding:utf-8 import getopt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import os,time from multiprocessing import Process, Manager import pandas as pd import numpy as np import itertools from sklearn.model_selection import KFold from sklearn i

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用了state-of-the-art的detection和feature来代替以往的方法,使用简单的匹配方法就能达到最好的水平. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1610.06136.pdf Detection 以及  Appearance特征地址(Google Drive 需F

# accuracy, fmeasure, precision,recall def mcor(y_true, y_pred): y_pred_pos = K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)) y_pred_neg = 1-y_pred_pos y_pos = K.round(K.clip(y_true, 0, 1)) y_neg = 1-y_pos tp = K.sum(y_pos*y_pred_pos) tn = K.sum(y_neg*y_pred_neg) fp =

function [X,Y,T,auc,optrocpt,subY,subYnames] = ... perfcurve(labels,scores,posClass,varargin) %PERFCURVE Compute Receiver Operating Characteristic (ROC) curve or other % performance curve for classifier output. % % [X,Y] = PERFCURVE(LABELS,SCORES,POS

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,