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从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免有错严谨的paper请参考：TheRelationshipBetweenPrecision-RecallandROCCurves(ICML2006),ht
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因此，我们有TP=5(BB1,BB2,BB5,BB8,BB9),FP=5(重复检测到的BB1也算FP)。除了表里检测到的5个GT以外，我们还有2个GT没被检测到，因此:FN=2.这时我们就可以按照Confidence的顺序给出各处的PR值，如下：
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目标检测是计算机视觉领域的传统任务，需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，并将该物体的位置通过最小包围框（Boundingbox）的方式给出。下面介绍2D目标检测任务的常用评价指标。IoU（Intersectionove…
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