bboxPrecisionRecall

根据地面真实值计算包围盒精度和召回率

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语法

(精度、回忆)= bboxPrecisionRecall (bboxes groundTruthBboxes)

(精度、回忆)= bboxPrecisionRecall (bboxes groundTruthBboxes,阈值)

描述

［精度，回忆) = bboxPrecisionRecall (bboxes，groundTruthBboxes）测量边界盒之间重叠的精度bboxes和groundTruthBboxes．精度是真实的正实例与探测器中所有物体的正实例的比率，基于基本事实。回忆是真阳性实例与检测器中真阳性和假阴性之和的比率，基于基本真理。

如果边界框与类标签相关联，精度和回忆包含每个类的指标。如果边界框还与排名的置信度得分相关联，则使用evaluateDetectionPrecision函数。

［精度，回忆) = bboxPrecisionRecall (bboxes，groundTruthBboxes，阈值）指定将给定框分配给地面真值框的重叠阈值。

例子

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评估边界框重叠精度

打开生活的脚本

创建两个地面真理盒。

groundTruthBoxes = [2 2 10 20;80 80 30 40];

创建三个用于评估的框。

[4 4 10 20;50 50 30 10;90 90 40 50];

画出盒子。

图保存在为我= 1:2矩形(“位置”groundTruthBoxes(我,:)“EdgeColor”，“r”)；结束为我= 1:3矩形(“位置”boundingBoxes(我,:)“EdgeColor”，“b”)；结束

图中包含一个轴对象。axis对象包含5个矩形类型的对象。

根据地面真实数据评估重叠精度。

(精度、回忆)= bboxPrecisionRecall (boundingBoxes groundTruthBoxes)

精度= 0.3333

回忆= 0.5000

计算三个类的包围盒重叠

打开生活的脚本

定义类名。

一会= [“一个”，“B”，“C”]；

创建用于评估的边界框。

predictedLabels = {．．．分类(“一个”类名);．．．分类([“C”；“B”),类名)};bboxes = {．．．[10 10 20 30];．．．[60 18 20 10;120 120 5 10]};boundingBoxes =表(bboxes predictedLabels,“VariableNames”，．．．｛“PredictedBoxes”，“PredictedLabels”}）;

创建地面真理盒。

A = {[10 10 20 28];[]};B = {[];[118 120 5 10]};C = {[];[59 19 20 10]};groundTruthData =表(A, B, C);

根据地面真实数据评估重叠精度。

(精度、回忆)= bboxPrecisionRecall (boundingBoxes groundTruthData)

精度=3×11 0 1

回忆=3×11 0 1

输入参数

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`bboxes`- - - - - -边界框
米4矩阵|表米行

限定框，指定为下列之一。米为包围框的数目。

对于单类包围盒，bboxes可以是一个米- × 4矩阵，或者是米行和一列。表格中矩阵或元素的每一行代表一个边界框，格式为[xy宽度高度),x和y对应于边界框的左上角。
对于多类包围盒，bboxes是一张桌子米行和两列。第一列中的每个元素表示一个边界框，在格式[xy宽度高度］．第二列包含每个框的预测标签。属性的变量(列)名定义的类别类型groundTruthBboxes表格

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

`groundTruthBboxes`- - - - - -地面真值边界框
米4矩阵|表米行

地面真相包围盒，指定为下列之一。米为地面真值包围盒的数量。

对于单类包围盒，groundTruthBboxes可以是一个米- × 4矩阵，或者是米行和一列。表格中矩阵或元素的每一行代表一个边界框，格式为[xy宽度高度),x和y对应于边界框的左上角。
对于多类包围盒，groundTruthBboxes是一张桌子米行和多列。每一列代表一个不同的类，列名指定类标签。表格中每个元素的格式为[xy宽度高度］．