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机器学习领域各种检测评价指标

1. TP、FP、FN、TN, precision, recall指标理解

现在有一张小狗图和一张不是狗的图，输入到深度学习模型中，等待输出结果

Positive(输出为狗) Negative（输出不为狗）
True （输入为狗） TP TN
False（输入不为狗） FP FN

查准率 precision = \frac{TP}{TP+FP} = \frac{输入为狗，输出为狗样本数量}{ 所有类输入，这些类输出为狗的样本数量}

查全率 recall = \frac{TP}{TP+FN} = \frac{输入为狗，输出也为狗的样本数量}{所有类别输入，这些类别输出也是自身类别的样本数量}

2. 交并比（Intersection-over-Union，IoU）

在目标检测和识别领域用来评价检测识别率的指标之一。

可以参考下面两张图来进行识别

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参考文献：交并比详细解释可以参考这边英文文章

使用markdown写数学公式

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