深度學習-目標檢測的性能度量 reall ，precision P-R曲線，AP mAP
基本概念 現在我們假設分類的目標有兩類，一種是正例（Positive），另一種是負例（Negtive）。因此根據真實樣例與預測樣例的結果進行對比，我們可以如下表設計 真實情況 預測時正例 假例 gt正例 TP FN 假例 FP TN 1）True positives(TP): 被正確地劃分爲正例的個數，即實際爲正例且被分類器劃分爲正例的實例數（樣本數） 2）False positives(FP)
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