Python视觉深度学习系列教程 第二卷 第3章 理解rank-1&rank-5精度

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 rank1 rank5 准确率 图像分类
于 2021-11-29 21:55:21 首次发布
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本文详细介绍了Rank-1和Rank-5精度在深度学习特别是图像分类中的作用，通过实例展示了如何在Flowers-17和CALTECH-101数据集上计算这两个指标，强调在处理大规模、细粒度分类问题时，Rank-5精度的重要性。

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        第二卷 第三章 理解rank-1&rank-5精度

        在讨论高级深度学习主题（例如迁移学习）之前，让我们先退后一步，讨论1级、5级和N级准确率的概念。在阅读深度学习文献时，尤其是在计算机视觉和图像分类领域，您可能会遇到排名准确性的概念。例如，几乎所有介绍在ImageNet数据集上评估的机器学习方法的论文都根据1级和5级准确度展示了他们的结果（我们将找出为什么1级和5级准确度都在后面报告）在这一章当中）。

        1级和5级准确率到底是什么？它们与传统的准确度（即精度）有何不同？在本章中，我们将讨论排序准确率，学习如何实现它，然后将其应用于在Flowers-17和CALTECH-101数据集上训练的机器学习模型。

        1、排名准确率

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Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第8章 在ImageNet上训练SqueezeNet
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聊一聊rank-1和rank-5准确度
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“纯绩点rank1，被拒绝入营。”
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Baoyan_cs的博客
05-25 626
总之，不是所有rank1都能100%入营100%优营，也不是所有rank1都能保去top名校，没有科研竞赛的rank 1，只有自己知道有多痛。也就是说，只要申请者的绩点达到院校规定，便可进入下一步的筛选，并不会因为A同学是第一，B同学是第三，而对A同学有优待，最终。而且从申请类型来看，若是申请直博，在没有论文且英语不给力的情况下，只有专业第一也很难让老师看到我们的学习能力和科研潜力。每年保研季，招生老师面对的全是各院校的佼佼者，越是顶尖院校的预推免和夏令营，越要筛选各方面都突出的保研选手。
计算机视觉3.4：理解rank-1和rank-5正确率
你的深度学习小站
11-21 8500
理解rank-1和rank-5正确率 ​ 在学习中，我们经常会遇到rankaccuracyrank accuracyrankaccuracy，这是什么意思呢？ ​ 我们举例来解释一下： 假设我们正在评估一个在CIFAR−10CIFAR-10CIFAR−10数据集上训练好的神经网络，输入下图让我们的神经网络来计算出每个类别所对应的概率 返回的结果如下表（左）所示： ​ 类概率最高的是青蛙（97.397.3%97.3）,确实也是正确的结果，如果我们重复此步骤： 计算数据集中每个输入数据的类概率 查看gro
【深度学习笔记1】——行人重识别之必备知识与深度学习入门小经验
heshuting555的博客
04-15 3656
这里写自定义目录标题一. 行人重识别基本概念1.gallery和probe：2.single shot 和multi shot：3.rank-n：4.precision（准确率） 和 recall（召回率）：功能快合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如...
mAP和CMC curve
han jan的博客
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mAP:(mean average precision) 根据准确率-召回率曲线计算得到，反应召回率 CMC curve:(Cumulative Matching Characteristic) 累计匹配特性曲线，一般用Rank-1, Rank-5, Rank-20 scores代替，反应检索准确度 Rank-1识别率就是表示按照某种相似度匹配规则匹配后，第一次就能判断出正确的标签的测...
深度学习与计算机视觉(PB-04)-rank-N准确度
Greeksilverfir的博客
12-03 2105
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01-02 2530
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Python:rank-1 rank-5 top1 top5 mAP
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数据集：[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 目标集：[1,3,5,7,9] 三次预测结果分别为： [8,9,4,7,5,6,3,2,1,0]，可以看出在第2、4、5、7、9次预测正确 [9,6,7,2,1,4,3,5,8,0]，可以看出在第1、3、5、7、8次预测正确 [1,9,5,3,7,2,4,6,8,0]，可以看出在第1、2、3、4、5次预测正确 import numpy...
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如下图，该检索行人在gallery中有4张图片，在检索的list中位置分别为1、2、5、7，则ap为(1 / 1 + 2 / 2 + 3 / 5 + 4 / 7) / 4 =0.793；对于要预测的样本，比如说有7个真实框需要预测，预测框 预测框与真实框的iou大于阈值记为True，小于阈值记为Fasle，将他们按照类别置信度排序，如下图，然后选不同大小的类别置信度作为分界线。预测框先经过nms处理，然后计算TP,FP,FN。1.类别置信度选0.98，如图，此时TP = 1，FP=0，FN=7-1=6。
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