目标检测:FP(误检)和FN(漏检）统计

Posted 2023-04-04 @BangBang

1. 介绍

目标检测，检测结果分为三类:TP(正确检测),FP(误检),FN(漏检)， 尤其是针对复杂场景或者小目标检测场景中，会存在一些FP(误检),FN(漏检)。

如何对检测的效果进行可视化，以帮助我们改进模型，提高模型recall值。

步骤

• (1): 数据需要准备为yolo格式
• (2) 训练数据获得模型model
• (3) 利用训练的模型再测试集上预测，获得pred
• (4) 根据测试集的标签label与pred结果，分析FP和FN

2.数据准备

数据需要处理为yolo格式, 即每图片对应一个.txt的label信息，训练后的label也是每张图片对应.txt文件

|----dataset
	  |-- imgages
	       |--train
	          

谈谈基于深度学习的目标检测网络为什么会误检，以及如何优化目标检测的误检问题

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