Вычислите точность ограничительной рамки и отзыв против основной истины
[ измеряет точность перекрытия ограничительной рамки между precision,recall] = bboxPrecisionRecall(bboxes,groundTruthBboxes)bboxes и groundTruthBboxes. Precision является отношением истинных положительных экземпляров ко всем положительным экземплярам объектов в детекторе, на основе основной истины. Recall является отношением истинных положительных экземпляров к сумме истинных положительных сторон и ложных отрицательных сторон в детекторе, на основе основной истины.
Если ограничительная рамка сопоставлена с меткой класса, precision и recall содержите метрики для каждого класса. Если ограничительная рамка также сопоставлена с оценкой достоверности для рейтинга, используйте evaluateDetectionPrecision функция.
[ задает порог перекрытия для присвоения данного поля к основному блоку истинности.precision,recall] = bboxPrecisionRecall(bboxes,groundTruthBboxes,threshold)
Создайте два основных блока истинности.
groundTruthBoxes = [2 2 10 20; 80 80 30 40];
Создайте три поля для оценки.
boundingBoxes = [4 4 10 20; 50 50 30 10; 90 90 40 50];
Постройте поля.
figure hold on for i=1:2 rectangle('Position',groundTruthBoxes(i,:),'EdgeColor','r'); end for i=1:3 rectangle('Position',boundingBoxes(i,:),'EdgeColor','b'); end
Оцените точность перекрытия против достоверных данных.
[precision,recall] = bboxPrecisionRecall(boundingBoxes,groundTruthBoxes)
precision = 0.3333
recall = 0.5000
Задайте имена классов.
classNames = ["A","B","C"];
Создайте ограничительные рамки для оценки.
predictedLabels = {...
categorical("A",classNames); ...
categorical(["C";"B"],classNames)};
bboxes = {...
[10 10 20 30]; ...
[60 18 20 10; 120 120 5 10]};
boundingBoxes = table(bboxes,predictedLabels,'VariableNames',...
{'PredictedBoxes','PredictedLabels'});Создайте основные блоки истинности.
A = {[10 10 20 28]; []};
B = {[]; [118 120 5 10]};
C = {[]; [59 19 20 10]};
groundTruthData = table(A,B,C);Оцените точность перекрытия против достоверных данных.
[precision,recall] = bboxPrecisionRecall(boundingBoxes,groundTruthData)
precision = 3×1
1
0
1
recall = 3×1
1
0
1