36、深度耳朵识别管道：评估与分析

深度耳朵识别管道：评估与分析

1. 耳朵检测模型评估

1.1 不同方法的性能对比

对SegNet、PED - CED和RefineNet三种耳朵检测方法进行了像素级评估。评估指标包括检测准确率（Accuracy）、交并比（IOU）、平均精度、召回率和E2误差。结果如下表所示：
| Approach | Accuracy (%) | IOU (%) | Precision (%) | Recall (%) | E2 (%) |
| — | — | — | — | — | — |
| SegNet | 99.2 | 48.3 | 60.8 | 75.9 | 25.8 |
| PED - CED | 99.4 | 55.7 | 67.7 | 77.7 | 22.2 |
| RefineNet | 99.8 | 84.8 | 91.7 | 91.6 | 7.6 |

从表中可以看出，RefineNet的IOU达到了84.8%，显著优于SegNet的48.3%和PED - CED的55.7%，在各项指标上都表现出色。

1.2 IOU直方图分析

通过观察三种方法的IOU直方图，RefineNet的分布明显优于其他两种方法，大部分数据集中在较高的IOU值上，这意味着RefineNet的检测失败情况较少。而SegNet和PED - CED都有相当比例的漏检情况。因此，RefineNet是耳朵识别管道中耳朵检测部分的理想选择。

1.3 检测示例

为了直观展示RefineNet的性能，给出了失败检测和成功检测的示例。失败检测的示例需要精心挑选，而RefineNet在一些具有挑战