Howtosignalprocessing
Prawdziwym pozytywnym rezultatem jest to, że wizja Powerai prawidłowo oznacza lub kategoryzuje obraz. Na przykład kategoryzacja obrazu kota jako kota. Fałszywie dodatni. Wynik fałszywie pozytywny ma miejsce, gdy wizja Powerai lub kategoryzuje obraz, gdy nie powinien mieć.
- Jakie są prawdziwe pozytywy i fałszywe pozytywy?
- Jaka jest prawdziwa wskaźnik dodatniej i fałszywie dodatnia?
- Co to jest fałszywie pozytywne i fałszywie ujemne piksele krawędzi?
Jakie są prawdziwe pozytywy i fałszywe pozytywy?
Prawdziwa pozytyw jest wynikiem, w którym model poprawnie przewiduje klasę pozytywną. Podobnie prawdziwy negatyw jest wynikiem, w którym model poprawnie przewiduje klasę negatywną. Fałszywie dodatni jest rezultatem, w którym model niepoprawnie przewiduje klasę pozytywną.
Jaka jest prawdziwa wskaźnik dodatniej i fałszywie dodatnia?
Prawdziwa szybkość dodatni (TPR, zwana również czułość) jest obliczana jako TP/TP+FN. TPR jest prawdopodobieństwem, że rzeczywisty pozytywny przetestuje dodatnie. Prawdziwa wskaźnik ujemny (zwany również swoistością), co jest prawdopodobieństwem, że faktyczny ujemny przetestuje ujemny. Jest obliczany jako TN/TN+FP.
Co to jest fałszywie pozytywne i fałszywie ujemne piksele krawędzi?
Fałszywe dodatnie (FP) są pikselami rozważanymi przez segmentację w obiekcie, ale które w rzeczywistości nie są jej częścią, wreszcie fałszywie negatywne (FN) są pikselami obiektu, który segmentacja sklasyfikowała na zewnątrz.
