কম্পিউটারের দৃষ্টি মডেলের কার্যকারিতাকে বিবেচনা করে তাদের কার্যকারিতা ও কার্যকারিতা বোঝার জন্য বিভিন্ন ধরনের মেট্রিক ব্যবহার করা হয়।

কম্পিউটার ভিশনে প্রচলিত পরিমাপক

কম্পিউটারের দৃষ্টি মডেল মূল্যায়ন করার জন্য বেশ কিছু মেট্রিক ব্যবহার করা হয় । এগুলোর মধ্যে সঠিক, স্পষ্ট, এবং মান চিহ্নিত করার জন্য F1 স্কোর । ইউনিয়ন (আইওইউ) এর ওপর নিয়মতান্ত্রিকতা ও মোটতার প্রতীকের মত উজ্জ্বলকরণ এবং উচ্চমানের (আইওইউ) এর গড়তার সংখ্যা সাধারণ ।

নির্ভুলতা ও সম্পর্কীয় পরিমাপক

সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিক গণনার মাত্রা পরিমাপ করার ক্ষেত্রে সঠিক পরিমাপের মাত্রা পরিমাপ করা ।

[[F] [F] spications] (সত্য নয়] [শুধু ইতিবাচকs] /%i][FOp]

সঠিক তথ্যগুলো সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর প্রকৃত ইতিবাচক পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয় আর অন্যদিকে প্রকৃত ইতিবাচক ইতিবাচক ইতিবাচক পরিবর্তনের পরিমাণকে পরিমাপ করার জন্য প্রকৃত ইতিবাচক ফলাফলের পরিমাণ মনে করে ।

অবজেক্ট সনাক্ত করা হচ্ছে

বস্তু সনাক্তকরণ মডেলগুলোকে ইউনিয়ন (আইওইউ) এর উপর নিয়মতান্ত্রিকভাবে প্রয়োগ করে মূল্যায়ন করা হয় এবং তার মানে হচ্ছে গড় হিল (এমএপি)। আইইউ যে বাক্স এবং সত্যের বাক্সের মাঝে যে পার্থক্য রয়েছে তা পরিমাপ করে:

[[F][F] rubeps] conouple-এর এলাকা [FO]

এমএপি বিভিন্ন আইইউ গেটস এবং বস্তুর উপর স্পষ্টভাষী বক্ররেখাের সারাংশ তুলে ধরেছে, যা একটি অসাধারণ কর্মক্ষমতার পরিমাণ প্রদান করে।

সারাংশ

সঠিক অবস্থান বেছে নেওয়া এই প্রকল্পের নির্দিষ্ট কাজের ওপর নির্ভর করে ।