Berechnung der Objekterkennungs-Vertrauenswerte: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die genaue Berechnung dieser Werte ist für die Verbesserung der Modellleistung und die Entscheidungsfindung auf der Grundlage der Ergebnisse der Erkennung unerlässlich. Dieser Leitfaden bietet einen klaren, schrittweisen Prozess zur Berechnung der Vertrauenswerte bei Objekterkennungsaufgaben.

Vertrauenswerte verstehen

Vertrauenswerte sind numerische Werte, die typischerweise im Bereich von 0 bis 1 liegen und die die Sicherheit einer Detektion anzeigen, höhere Werte deuten auf eine größere Sicherheit der korrekten Identifizierung des detektierten Objekts hin, die vom Modell während des Detektionsprozesses erzeugt und zur Filterung und Priorisierung von Detektionen verwendet werden.

Schritt 1: Modell-Output-Extraktion

Beginnen Sie mit dem Extrahieren der Rohausgabe aus dem Objekterkennungsmodell. Diese Ausgabe enthält normalerweise Begrenzungsboxkoordinaten, Klassenwahrscheinlichkeiten und Konfidenzwerte für jede Erkennung. Stellen Sie sicher, dass die Daten für die weitere Verarbeitung organisiert sind.

Schritt 2: Anwendung von Vertrauensschwellen

Wenn man eine Konfidenzschwelle festlegt, um Erkennungen mit geringer Konfidenz herauszufiltern, gelten beispielsweise nur Erkennungen mit Werten über 0,5 als gültig, und diese Schwelle gleicht die fehlenden Positiven und die falschen Positiven aus.

Schritt 3: Berechnung der endgültigen Vertrauenswürdigkeit

Der endgültige Konfidenzwert für jede Detektion kann durch Kombination der Klassenwahrscheinlichkeit und des Objektivitätswerts berechnet werden.

Endgültiger Vertrauens-Score = Objektivitäts-Score × Klassenwahrscheinlichkeit

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