对象检测模型指定了信任分,以识别被检测对象被正确分类的可能性。准确计算这些成绩对于改进模型性能和根据检测结果作出知情决定至关重要。本指南为计算对象检测任务中的信任分提供了清晰的,分步骤的过程。

理解信任分数

信心分数是通常从0到1之间的数值,表示检测的确定性。更高的分数表明对检测对象正确识别的信心更大。这些分数是在检测过程中由模型生成的,用于过滤检测和优先排序。

步骤1:示范产品提取

开始从对象检测模型中提取原始输出。 此输出通常包括边框坐标、 类概率和每次检测的置信分数。 确保数据组织起来进行进一步处理 。

步骤2:适用信任阈值

设定一个信任阈值来过滤低自信检测。 例如, 只有分数高于 0. 5 的检测才被视为有效。 调整缺失的真实正数和包含假正数之间的这一阈值平衡 。

步骤3:计算最后信任分数

每次检测的最终置信分可以通过将类概率和对象分数合并计算。一个共同的方法就是将这两个值乘以:

最终信任分数=对象分数×类概率

附加提示

  • 采用非最大压制方式消除重叠检测.
  • 使用验证数据校准信任分,提高准确度。
  • 视差信任分数来理解检测质量.