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_python__代码_相关文件_下载 这个 repo 是为评估二值图像分割结果而开发的。 已实施的措施 MAE 平均绝对误差 Precision, Recall, F-measure (这是sal_eval_toolbox中算法的python实现) 精确召回曲线 精确召回曲线 F-测量曲线 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Telegram-Anti-Revoke：Telegram反撤销插件-Telegram防撤回插件

显着性评估 使用 precision、recall 和 F-measure 来评估您的显着性检测方法 #Notation ：A 是地面实况图，B 是结果图。 #Equation : 1.Precision = (A∩B/B) * 100% 2.Recall = (A∩B/A) * 100% 3.F-measure = ((1+beta^2) * Precision + Recall) /(beta^2 * 精度 + 召回)

主要介绍了使用keras实现Precise, Recall, F1-socre方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

实现过程 from keras import backend as K def Precision(y_true, y_pred): """精确率""" tp= K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1))) # true positives pp= K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))) # predicted positives precision = tp/ (pp+ K.epsilon()) return precision def Recall(y_true, y_pred): """召回率"

1 、运行darknet官方代码中的detector valid指令，生成对测试集的检测结果。 .\darknet detector valid -out “” 其中voc.data和cfg文件就是你当时训练用的配置文件，weights文件就是你训练出来的结果，其中需要修改的是voc.data文件，其中应该是有五行的，其中第三行是valid就是需要验证测试集的路径。 2、执行完之后应该会在程序的当前目录生成一个results文件夹，里面存有检测结果，文件名为comp4_det_test_.txt，画风如下所示。 txt中数据格式为: 文件名 置信度 x y w h。 3、下载检测用脚本

输入标注txt文件与预测txt文件路径，计算P、R、TP、FP与FN。txt格式为class、归一化后的矩形框中点x y w h，可调整IOU阈值

混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵。它基于的思想是：计算类别A被分类为类别B的次数。例如在查看分类器将图片5分类成图片3时，我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列。 为了计算一个混淆矩阵，我们首先需要有一组预测值，之后再可以将它们与标注值（label）进行对比。我们也可以在测试集上做预测，但是最好是先不要动测试集（测试集仅需要在最后的阶段使用，在我们有了一个准备上线的分类器后，最后再用测试集测试性能）。接下来，我们可以使用cross_val_predict() 方法： from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_t

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