Object algılama modelleri, tespit edilen bir nesnenin doğru şekilde sınıflandırıldığını tespit etme olasılığını belirlemek için güven puanlarını tayin eder. Bu puanları doğru bir şekilde modellemek model performansı geliştirmek ve algılama sonuçlarına dayanarak bilgilendirilmiş kararlar vermek için gereklidir.Bu kılavuz, nesne algılama görevlerine olan güven puanlarını hesaplamak için açık, adım adım adım adım adım adım adım süreci sağlar.

Güven Puanlarını Anlamak

Güven puanları, tespit edilen nesnenin doğru şekilde tanımlanmasına daha büyük güven önerir. Bu puanlar tespit sürecinde model tarafından oluşturulur ve tespit işlemi sırasında tespit edilen tespit işlemi sırasında ve önceliklendirmelere öncelik verir.

Adım 1: Model Çıktı Ekstraksiyon

Bu çıktı genellikle kutu koordinatlarını, sınıf olasılıklarını ve her algılama için güven puanlarını içerir. Veriler daha fazla işleme için organize edilmesini sağlayın.

2. Adım: Güven Thresholds

Düşük güven algılamalarını filtrelemek için bir güven eşi ayarlayın. Örneğin, sadece 0,5'in üzerindeki puanlarla tespitler geçerli olarak kabul edilir. Bu eşiğin dengesi eksik gerçek pozitifler ve yanlış pozitifler de dahil olmak üzere.

Adım 3: Final Güven Puanlarını Hesaplamak

Her bir algılama için son güven puanı, sınıf olasılıkını ve nesnel puanını birleştirerek hesaplanabilir. Ortak bir yaklaşım bu iki değeri çoğaltmak:

[0]Son Güven Puanı = Objectness Puanı × Sınıf Olasılık[Dönemli: 1)

Ek ipuçları

  • Kontping algılamalarını ortadan kaldırmak için non-maximum baskı kullanın.
  • Geçerlilik verileri daha iyi doğruluk için kullanarak güven puanlarını Kalibrate.
  • Güvenilirlik puanlarını algılama kalitesini anlamak için görselleştirmek.