欢迎来到计算机视觉评估专题！本课程将带你深入了解AI领域中图像识别与目标检测模型的性能分析方法，涵盖关键指标与实战技巧。🔍
🧠 课程大纲
基础理论
- 模型评估的核心概念
- 常用性能指标解析
- 数据集划分策略
实战项目
- 使用混淆矩阵分析分类结果
- 目标检测中的mAP计算
- 模型泛化能力测试
进阶技巧
- 可视化评估报告生成
- 多模型对比实验设计
- 遵循AI伦理准则的评估实践
📊 常用评估指标
| 指标 | 含义 | 计算公式 |
|---|---|---|
| 准确率 | 正确预测占比 | (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) |
| 召回率 | 实际正类被正确识别比例 | TP/(TP + FN) |
| F1分数 | 准确率与召回率的调和平均 | 2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率) |
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