理解目标检测3：评价指标F1 Score
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了理解目标检测3：评价指标F1 Score相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 假设生产10件产品，有5件是NG品，5件是OK品；需要设计一个算法：算法1识别了5个NG品，算法2识别出了2个NG品，算法3识别出了7个NG品，哪个识别算法更好？
由于识别NG产品是首要目标，识别到NG定义为Positive，识别到OK定义为Negative，识别对了定义为True，识别错了定义为False，
计算结果分析：
以Recall作为横轴，Precision作为纵轴可以得到Precision-Recall曲线图，简称为P-R图。P-R图可直观地显示出二分类器的Precision和Recall，在进行比较时，若一个二分类器的P-R曲线被另一个二分类器的P-R曲线完全包住，则可断言后者的性能优于前者，例如下图中，算法A就要优于算法B
在实际工程项目中，通常用Accuracy和F1 Score一起来评估算法好坏
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Detection：目标检测常用评价指标的学习总结（IoUTPFPTNFNPrecisionRecallF1-scoreP-R曲线APmAP ROC曲线TPRFPR和AUC）