置信度

最新推荐文章于 2024-06-21 10:31:34 发布
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分类专栏： 图像目标检测与跟踪基础学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24473903/article/details/84861819
本文探讨了在跟踪算法中，如何使用生成类和判别类方法的置信度指标，特别是相关滤波类方法。通过岭回归分类器的响应作为跟踪置信度，提出了多种评估指标，如APCE、PSR、Fmax峰值和CSR-DCF，用于衡量跟踪的稳定性和目标遮挡情况。其中，PSR在20-60之间表示正常跟踪，低于7可能表示目标丢失或遮挡。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

跟踪置信度：

生成类(generative)方法都有相似性度量函数，这个相似度可以作为跟踪置信度指标。

判别类(discriminative)方法都有判别器，判别器的响应代表某个样本的分类置信度，即判别器的响应可以作为跟踪置信度指标。

相关滤波类(correlation filter)方法属于判别类方法，分类器是岭回归，分类器的响应当然可以作为相关滤波类算法的跟踪置信度指标。

 

有两种指标可以反映相关滤波类方法的跟踪置信度：前面见过的最大响应值，和没见过的响应模式，或者综合反映这两点的指标。

 

1. APCE:

 

2. PSR:

是峰值的响应值，

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机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度
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03-03 5万+
目录 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🍒关联规则的分类 🍉关联规则的基本概念 置信度的局限——错估某个关联规则的重要性 提升度和零事务的关系 先验原则 实际案例 代码实战 频繁项集和支持度 置信度调用 文末资源推荐 每文一语 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🐾🐾情景引入：🍺啤酒与尿布🍼 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直...
一文详细解析三种置信度：物体置信度，条件类别置信度，类别置信度之间的区别和联系
最新发布
Hclam的博客
06-04 906
置信度类型定义预测时的含义取值范围备注物体置信度框中是否包含物体的概率[0,1]网络直接预测条件类别置信度(P(Class_iObject))在框内有物体前提下属于某类别的概率[0,1]类别置信度最终预测框属于某类别的概率[0,1]两者相乘结果物体置信度预测框内有无物体；条件类别置信度预测框内物体类别；类别置信度是两者结合的最终类别预测概率；YOLO 网络最初输出的是物体置信度和条件类别置信度，经过简单的计算（相乘）后，得到最终类别置信度。
个人总结：机器学习分类模型评估指标 准确率、精确率、召回率、F1等以及关联规则支持度、置信度
yyhhlancelot的博客
06-25 9269
机器学习分类中的常用指标，这几个指标最大的特点，其实是容易看完就忘。。 英文 TP true positive， 前面的字母代表预测是否正确，后面的字母代表预测的类型，TP是预测正确的正例，预测为1实际也为1 TN true negative预测正确的负例，预测为0实际也为0 FP false positive预测错误，预测为正例，实际为负例，所以是预测错误的负例，预测为1实际为0 FN...
目标检测-检测结果按类别置信度排序
william_hehe的博客
10-13 1248
一、前言： 在做目标检测任务时，检测器输出的检测结果往往需要进行处理，比如： 对于单类别检测模型（如检测一个工件中一个圆孔，单个工件中只有1个孔），那么业务逻辑中就需要对检测框按置信度排序。 二、实现： #usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- det_results = [] det_1 = [0.99,100.1,200.2,300.3,400.4,0] det_2 = [0.88,400.1,500.2,600.3,700.4,0] det_3
图像分类置信度区域可视化工具
TEDDY的博客
04-15 2866
记得一起blu老哥给过一个相关的工具链，但这个更加系统简单。 Grad-CAM Grad-CAM是指Gradient-weighted Class Activation Mapping，研究人员提出利用这种梯度权重激活映射来对卷积神经网络的分类进行解释，在输入的图片中粗略地显示出模型预测出的类别对应的重要性区间。这种方式可以广泛试用于CNN模型家族的模型预测可视化过程。 上图中可以看到对...
自然语言处理（NLP）—— 置信度（Confidence）
weixin_65190179的博客
06-01 2823
置信度（Confidence）在机器学习和统计中通常指一个模型对其做出的预测是正确的确信程度。在分类任务中，置信度通常由模型赋予特定类别的概率值来表示。例如，在文本分类或实体识别任务中，模型可能预测一个单词是一个特定实体的类别（比如人名），并给出这个预测是正确的概率，这个概率就是置信度。
pconf:论文代码：“基于置信度数据的二进制分类”
05-07
该存储库提供了在论文“基于正置信度数据的二进制分类” （NeurIPS 2018）中提出的正置信度（Pconf）分类的实现。 执行 我们对正和负类使用两个高斯分布。 对于高斯分布，我们可以分析性地计算正后验，将其用于置信...
关联规则 置信度定义
06-10
标题中的“置信度定义”是指关联规则中的一个重要度量标准，用于评估规则的可信程度。置信度是衡量从一个事件到另一个事件发生的概率，即在已知前件发生的情况下，后件发生的条件概率。 关联规则通常由两部分组成：...
机器学习置信度机制研究综述.pdf
09-24
根据置信度机制的形成机制和方法，可以将机器学习的置信度机制分为三类：基于概率论的置信度机制、基于信息论的置信度机制和基于-meta学习的置信度机制。 第一类置信度机制是基于概率论的置信度机制，这类机制使用...
auc_java_AUC_置信度_分类算法_预测_
10-02
标题"auc_java_AUC_置信度_分类算法_预测_"表明我们正在讨论一个与Java编程语言相关的项目，它专注于计算分类算法的性能指标，特别是AUC（Area Under the Curve）和置信度。本文将详细阐述AUC的概念、计算方法、其在...
置信度是什么
一季南凉的博客
06-21 9305
置信度是一个广泛应用于统计学和机器学习的概念，帮助我们理解和量化不确定性。在统计学中，通过置信区间和置信水平来表示参数估计的可靠性；在机器学习中，通过置信度得分来衡量模型对预测结果的确定性。了解和使用置信度能够帮助我们更好地解释数据和模型的表现。
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资源摘要信息:"ssd.pytorch-置信度" 根据提供的文件信息，我们可以推断出该资源可能与使用PyTorch框架实现的单发多盒检测器（Single Shot MultiBox Detector, 简称SSD）有关，并且在该资源中特别强调了“置信度”这...
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