1. 深度学习评价指标
label precision
TP:True Positive;
FP:False Positive
TN:Ture Negative
FN:False Negative
precision rate(查准率)=tp/tp+fp(检出相关文件数/检出文献总数) 误检率=fp/fp+tp(检出不相关文件数/检出文献总数)
recall rate(查全率)=tp/tp+fn 漏检率=fn/fn+tp
(以上好像是中文的定义)
FPR=FP/FP+TN 不等于 误检率
source:https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%AF%E6%A3%80%E7%8E%87/20823672
https://en.jinzhao.wiki/wiki/Sensitivity_and_specificity
2. anchor
faster rcnn 中的anchor基于featuremap的,featuremap是输入图像stride=16下采样的结果,其scale就是相对于16*16而言的,以featuremap中的每一点对应于输入图像的点为中心点,做scale=n的不同radio的框。
如scale=8(也就是尺度为stride*8大小),那么就是16*8 * 16*8 大小=128*128大小的anchor,