图片TOP-5 错误率

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#图片 #深度学习 #计算机视觉 #错误率 #机器学习

本文介绍了ImageNet项目及其举办的ILSVRC挑战，重点解析了Top-5分类错误率的概念。ImageNet是一个大规模的视觉数据库，ILSVRC比赛以Top-5错误率为评价标准，即算法在每张图像上预测的前5个类别中，至少需要有一个与实际类别相符。

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Top-5 分类错误率

平常我们在看一些深度学习图像分类的文献资料的时候，经常提到ImageNet Top-5 错误率降到了5%。它是什么意思呢？

ImageNet 项目

首先先说一下ImageNet 项目吧！
ImageNet Index
ImageNet 项目是一个用于物体对象识别检索大型视觉数据库。截止2016年，ImageNet 已经对超过一千万个图像的url进行手动注释，标记图像的类别。在至少一百万张图像中还提供了边界框。自2010年以来，ImageNet 举办一年一度的软件竞赛，叫做** ImageNet 大尺度视觉识别挑战(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)。主要内容是通过算法程序实现正确分类和探测识别物体与场景，评价标准就是**Top-5 错误率。

Top-5 错误率

ILSRVRC（ImageNet 图像分类大赛） 比赛设置如下：
1000类图像分类问题，训练数据集126万张图像，验证集5万张，测试集10万张（标注未公布）。
评价标准采用 top-5 错误率——即对一张图像预测5个类别，只要有一个和人工标注类别相同就算对，否则算错。

近几年ILSRVRC 比赛结果如下表所示：

结果公布时间
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机器学习-Top-5错误率
qq_17753903的博客
09-01 1372
Top-5错误率： 对于输入图像进行分类，在网络识别结果中，取可能性最高的5类； 只要这5类中，有一个是正确结果，就算网络识别争取； 否则，认为网络识别错误。 同理，Top-1错误率，要求网络判别的结果，必须是真实结果。 例如，一个网络的对输入图片的分类结果为： 类别 可能性 airplane 20% automobile 30% bird 1% ...
Top-K准确率代码实现
c09y00h16的博客
07-04 539
所对应的标签为4，这也就代表着如果按照以往的标准（Top-1准确率）来看，分类器对于这张图片的预测结果就是错误的。但如果我们以Top-2的标准来看的话，分类器对于这个图片的预测结果就是正确的，因为logits中概率值最大的前两个中包含有真实的标签。也就是说，虽然0.35对应的标签是错的，但是排名第二的概率值。Top-K准确率就是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。所对应的标签是正确的，所以我们在计算Top-2准确率的时候也将上述结果当作是预测正确的。来源UFDLv2模型代码。
top-5错误率
wydbyxr的博客
09-29 756
top-5错误率   top-5 错误率——即对一张图像预测5个类别，只要有一个和人工标注类别相同就算对，否则算错。   ImageNet 图像分类大赛评价标准就是**Top-5 错误率。即1000类图像分类问题，训练数据集126万张图像，验证集5万张，测试集10万张（标注未公布）。 ...
top-1 top-5 error rate是什么
yxx122345的博客
08-23 730
Top-1和Top-5错误率（Error Rate）是评估分类模型性能的指标，通常用于多类别分类任务中，尤其是在图像分类领域。它们反映了模型预测结果与实际标签之间的差距。
Top-1 accuracy和Top-5 accuracy：AI分类核心指标解析
最新发布
weixin_43907670的博客
07-10 493
若一张图片实际是 “猫”，模型预测的前 5 名包含 “猫”（即使 “猫” 是第 2 名或第 5 名），则该样本算 Top-5 正确；·图片 12 的实际标签是 “熊猫”，模型预测的前 5 名是 “熊、熊猫、猫、狼、豹” → Top-1 错误（第 1 名是 “熊”），但 Top-5 正确（“熊猫” 在第 2 名）。·图片 11 的实际标签是 “熊猫”，但模型预测的前 5 名是 “熊、猫、狗、狼、豹”（均不包含 “熊猫”） → 此时 Top-1 和 Top-5 均错误。包含则算 “正确”，否则 “错误”。
ImageNet 中的Top-1与Top-5
热门推荐
Cheese的博客
06-14 3万+
一些神经网络中会提到ImageNet Top-5 或者Top-1，这是一种图片检测准确率的标准.
top1 error 和 top5 error
S6969S的博客
01-06 603
i:top1 error:在分类等任务中，测试用例在所有输出概率（不在top1中）中所占的比例 ii:top5 error:在分类等任务中，测试用例在所有输出概率（不在top5中）中所占的比例 *如有错误，望批评指正！！！ ...
top1和top5 error直白理解
weixin_44853840的博客
05-09 2881
结论 直接上结论，既然是error所以，top-1 error rate和top-5 error rate越小说明模型越准确。 作用 出自于ImageNet，用于评判模型的性能，比如ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks一文中就有对于top-5 error rate的描述： where the top-5 error rate is the fraction of test images for which the c
top-5准确率是什么意思
07-08
- 引用[2]的例子：一张狗的图片，模型预测的前5个概率最高的类别是狗、猫、鸡、牛、鱼（不管顺序如何，只要狗在前5个里面），那么这张图片的Top-5准确率就计为正确。 - 引用[4]的例子：对于数字识别，实际结果是1...
ImageNet的Top-1和Top-5分别指什么？
05-29
ImageNet的Top-1和Top-5分别是指模型在对一张测试图片进行分类时，最...例如，如果一张图片的真实标签是“金毛犬”，而模型的预测结果为“拉布拉多犬”，则在Top-1准确率上模型预测错误，在Top-5准确率上模型预测正确。
top-1 error rate
Eric
04-08 734
简述 通俗的讲，所谓Top-1 error-rate就是使用预测结果和正确结果进行对比，如果相同则表示预测正确！ 相比而言，Top-5 error-rate 就是使用预测结果的Top-5（分类结果标签的前五个）与正确结果进行对比，如果五个之中有一个正确那么就认为分类器预测结果正确。 一般来说，Top-1和Top-5错误率越低，模型的性能也就越好。且Top-5 error 在数值上会比Top-1 error 的数值要小，毕竟从1个结果猜对的几率总会比从5个结果里猜对的几率要小 ...
Top-1错误率、Top-5错误率等常见的模型算法评估指标解析
你好，明天，，的博客
02-12 4494
Top-1 错误率：指预测输出的概率最高的类别与人工标注的类别相符的准确率，就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，则预测正确，否则预测错误。 Top-5 错误率：指预测输出的概率最高的前5个类别，就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率（与人工标注类别一致）即为预测正确，否则预测错误。
ImageNet 中的Top-5正确率:
伍肆柒的博客
08-07 616
对一个图片，如果分类概率的前五中包含正确答案，即认为正确。否则认为错误。
关于Top-1错误率、Top-1准确率、Top-5错误率、Top-5准确率的实例辨析
闭关修炼——暂退
09-15 3228
论文中是这样解释 和错误率的： The former is a multi-class classification error, i.e. the proportion of incorrectly classified images; the latter is the main evaluation criterion used in ILSVRC, and is computed as the proportion of images such that the ground-trut...
top-1，top-5 准确率，错误率
shenjianhua005的专栏
10-11 2868
个人看了一些博客以及国外网址理解： top-5 准确率：比如imagnet上有1000个类别，那你的网络输出10个结果，概率从大到小排序，前5个结果中有一个是预测结果跟实际一样的，那就是top-5的准确率。(这个准确率应该就是那个预测对的概率吧，这是个人理解。) top-5 错误率：那就是前五个预测结果中都没有预测对。（这五个概率累计和应该就是top-5错误率，这也是个人理解。) top-1 准确率：比如imagnet上有1000个类别，那你的网络输出10个结果，按照概率从大到小排序后，概率最大.
ImgNet Top-5
u010398562的博客
07-30 1257
在看一些深度学习图像分类文献的时候，经常提到ImageNet Top-5错误率降到了15%。它是什么意思呢？ top1就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，你的预测结果中概率最大的那个类必须是正确类别才算预测正确。而top5就是最后概率向量最大的前五名中出现了正确概率即为预测正确。 ImageNet 项目 ImageNe
ImageNet Top-5 error
liziqin的博客
05-21 1230
问题：在看一些深度学习图像分类文献的时候，经常提到ImageNet Top-5错误率降到了x%,那么ImageNet Top-5 error 是什么呢？回答：1，有一个数据集叫ImageNet ，而这个数据集里面的Label有一定的误差，很多的图片人眼看来可以分到几个不同的类中，于是就有了Top-n 当一个重要的测评标准     2，Top-n 就是做分类任务的时候，比如经过网络学习...
DNN结构演进History—CNN( 优化，LeNet, AlexNet )
alppkk4545的博客
06-18 1011
本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改，如有阅读不适，请移步原文。 以下摘抄转自于维基：基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践 从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络，到固定感知域的卷积神经网络，再到可变感知域的递归神经网络，深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进。 ...
Top-5错误率
03-08
### Top-5 错误率概念 Top-5 错误率是指对于给定的数据样本，如果模型预测的概率最高的前五个类别中都不包含真实标签，则认为该样本被错误分类。换句话说，只要模型给出的前五个可能性中有任何一个正确识别了实际类别，就视为成功；反之则计入错误。 具体来说，在图像分类任务中，当对一张图片进行多类别的预测时，即使最高置信度的选择不准确，但如果真实的对象类型位于按概率排序后的第二至第五位之间，仍然不算作完全失败[^2]。 ### 计算方法 为了计算Top-5错误率，需要遍历整个验证数据集，并统计那些其真值未出现在模型所返回的最佳猜测列表（通常长度为5）内的实例数量。最终的结果可以通过下面的比例表达： \[ \text{Top-5 Error Rate} = \frac{\text{未能进入前五名预测的数量}}{\text{总测试样例数}} * 100\% \] 举个例子，如果有100张待测照片，而其中只有95次的真实物体种类能在各自对应的排名表里找到位置（哪怕只是最后一名），那么此时top-5 error rate就是\( (100 - 95)/100*100\%=5 \%\) [^3]. ```python def calculate_top_5_error_rate(predictions, true_labels): """ Calculate the top-5 error rate. :param predictions: List of lists containing predicted probabilities or scores for each class per sample. Each inner list should be sorted from highest to lowest score and contain at least five elements. :param true_labels: List of actual labels corresponding to each prediction set. :return: The calculated top-5 error rate as a percentage. """ errors = sum(1 for pred, label in zip(predictions, true_labels) if label not in pred[:5]) total_samples = len(true_labels) return (errors / total_samples) * 100 ```
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