Моделі виявлення об'єктів, які призначаються впевненістю, щоб визначити ймовірність, що виявлений об'єкт правильно класифікується. Розрахунок цих показників точно є важливим для підвищення продуктивності моделі та прийняття рішень на основі результатів виявлення. Цей посібник забезпечує чіткий, покроковий процес обчислення впевненості в задачах виявлення об'єктів.

Розуміння показників Confidence

Нарахування балів є числовими значеннями, як правило, від 0 до 1, що вказують на певність виявлення. Вищі показники свідчать про більшу довіру, що виявлений об'єкт правильно визначений. Ці показники створюються моделлю в процесі виявлення і використовуються для фільтрування і визначення попереднього визначення.

Крок 1: Модель Вилучення вилучення

Починайте вилучення сировини з моделі виявлення об'єкта. Ця вихід зазвичай включає координати, обмеження, можливості класу, а також впевненість в собі за кожним виявленням. Переконайтеся, що дані організовані для подальшої обробки.

Крок 2: Застосування суперечок

Встановити поріг довіри для фільтрації низьких витрат. Наприклад, в дійсності розглядаються тільки виявлення з рахунком вище 0.5. Налаштування цього порогу балансів між відсутніми істинними позитивами і включаючи помилкові позитивні.

Крок 3: Розрахунок фінальних показників конфігурації

Заключний контрольний бал для кожного виявлення може бути розрахований шляхом поєднання ймовірності класу та показників об’єкта. Загальний підхід полягає в тому, щоб розмножувати ці два значення:

Фінальна оцінка конфіденційності = Оцінка об'єктивності × Класна ймовірність

Додаткові поради

  • Використовуйте немаксимум пригнічення для усунення перекриття детекцій.
  • Калібруйте впевненість в собі за допомогою перевірки даних для кращої точності.
  • Розумійте впевненість у собі, щоб зрозуміти якість виявлення.