深度学习与神经网络课程学习总结【3】

一、数据集与评价指标

1.1算法评估相关概念

TP: 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数

FP: 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数

FN:被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数

TN: 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数

1.2AP计算

二、目标检测与YOLO

2.1目标检测问题

目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。 物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，并且物体还可以是多个类别。

2.2目标检测问题的方法

三、语义分割

3.1深度学习图像分割算法发展