Вычислить точность ограничивающей рамки и вспомнить об истинном основании
[ измеряет точность перекрытия ограничивающей рамки между precision,recall] = bboxPrecisionRecall(bboxes,groundTruthBboxes)bboxes и groundTruthBboxes. Точность - это отношение истинных положительных экземпляров ко всем положительным экземплярам объектов в детекторе, основанное на истинности земли. Напомним, что отношение истинных положительных инстанций к сумме истинных положительных и ложных негативов в детекторе, основанном на наземной истине.
Если ограничительная рамка связана с меткой класса, precision и recall содержат метрики для каждого класса. Если ограничительная рамка также связана с оценкой достоверности для ранжирования, используйте evaluateDetectionPrecision функция.
[ определяет порог перекрытия для назначения заданного поля полю истинности основания.precision,recall] = bboxPrecisionRecall(bboxes,groundTruthBboxes,threshold)
Создайте два поля истинности земли.
groundTruthBoxes = [2 2 10 20; 80 80 30 40];
Создайте три поля для анализа.
boundingBoxes = [4 4 10 20; 50 50 30 10; 90 90 40 50];
Постройте графики коробок.
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 по данным истинности земли.
[precision,recall] = bboxPrecisionRecall(boundingBoxes,groundTruthBoxes)
precision = 0.3333
recall = 0.5000
Определите имена классов.
classNames = ["A","B","C"];
Создайте ограничивающие рамки для анализа.
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 поля истинности земли.
A = {[10 10 20 28]; []};
B = {[]; [118 120 5 10]};
C = {[]; [59 19 20 10]};
groundTruthData = table(A,B,C);Оцените точность перекрытия по данным истинности земли.
[precision,recall] = bboxPrecisionRecall(boundingBoxes,groundTruthData)
precision = 3×1
1
0
1
recall = 3×1
1
0
1