IoU、Accuracy、Precision、Recall区别

其他 2018-08-31 03:52:58 阅读次数: 0

$IoU=\frac{tp}{tp+fp+fn}$

$Accuracy=\frac{tp+tn}{tp+tn+fp+fn}$

$Precision=\frac{tp}{tp+fp}$

$Recall=\frac{tp}{tp+fn}$

看图和公式，简洁清晰，绝对不会混淆，不多说了。（IoU--交并比；Accuracy--准确率；Precision--精确率；Recall--查全率、召回率）

评价神经网络的结果，可以考察以上关键指标。IoU或Accuracy比较直观地给出了综合性能；Precision和Recall常常要放在一起评估神经网络，否则单独把Precision或者Recall做高是非常容易的（通过牺牲另一项指标）。好的神经网络要平衡好Precision和Recall。

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转载自blog.csdn.net/Cxiazaiyu/article/details/81878556

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