图像分类 top-5 错误率

最新推荐文章于 2025-07-10 21:19:34 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： top-5 error imagenet
本文解释了图像分类任务中的Top-5错误率概念及其重要性。Top-5错误率是指在模型预测的前五个类别中没有包含正确类别的比例。这一指标常用于评估大规模图像分类任务的表现，特别是考虑到ImageNet数据集中标签的复杂性和不确定性。

什么是图像分类的Top-5错误率？

这里写图片描述

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。

主要是ImageNet数据集Label有一定的误差，很多图片人类看来可以归为好几个类，所以就用top-5当一个重要的评测标准.

top-5 错误是指正确label不在model预测的前五个答案当中

ImageNet

这里写图片描述

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。

ILSRVRC

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：

结果公布时间机构top-5错误率(%)方法
2015.2.11Google4.82http://arxiv-web3.library.cornell.edu/abs/1502.03167
2015.2.6MSRA4.94http://arxiv.org/abs/1502.01852
2015.2.6Baidu5.33http://arxiv.org/abs/1501.02876
2015.1.13Baidu5.98——
2014.8.18Google6.66http://arxiv.org/abs/1409.4842
2014.8.18Oxford7.33http://arxiv.org/abs/1409.1556
2013.11.14NYU11.7http://arxiv.org/abs/1311.2901
2012.10.13U.Toronto16.4http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

参考链接

什么是图像分类的Top-5错误率?

【YOLOv8系列】图像分类篇----通过YOLOv8实现图像分类功能
AnChenliang_1002的博客
07-24 3431
最近需要使用YOLOv8实现图像分类的功能，因此记录一下整个过程。
图像识别中的top-1 top-5
longma666666的博客
05-09 7036
top-N正确率是指图像识别算法给出前N个答案中有一个是正确的概率。
Top5误差率
weixin_42385606的博客
04-17 832
深度学习模型训练除却常见的PRF指标，在多分类的图像识别方面，还有两个误差率，也是公认的图片分类评价标准，即top1 err和top5 err。 比如AlexNet训练分类图片在top1和top5上的误差率分别降低到了39.7%和 18.9%。VGG在top5上的错误率为7.5%。 top1 err-----模型返回预测矩阵里概率最大对应的标签和正确标签不一致样本数/总样本数。其实这个就是 1-A...
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
07-10 556
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”。
分类网络中的top1和top5
kingonlyuserjava的博客
05-21 7860
import torchvision import torch import torch.utils.data.dataloader as dataloader import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 加载数据和处理数据 transform = transforms.Comp.
图片分类中top1，top5的理解（代码演示）
qq_31355669的博客
08-17 9472
创建一个预测的结果 #创建一真实的label，同时展示topk函数的使用方法 得出相应的结果，结果告诉我们，top1就是准确率，【batch_size】—【batch_size】top5是每类预测向量前五个概率值，分别预测的类别，计算他们准确率即：【5，batch_size】—【batch_size】 参考：https://blog.youkuaiyun.com/shanshangyouzhiyangM...
计算top1、top5的分类准确率辅助函数
weixin_45919003的博客
04-10 837
对计算top1和top5准确率函数的详细解释
图像分类的Top-5错误率怎么理解？
程序员深度学习
01-02 1463
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
图片TOP-5 错误率
Vinicier的专栏
01-11 6777
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？
Top-K准确率代码实现
c09y00h16的博客
07-04 549
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。
机器学习-Top-5错误率
qq_17753903的博客
09-01 1377
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% ...
【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM
chaiky的博客
06-01 2165
题目：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksAlexNet为计算机视觉奠定了基础。AlexNet在ImageNet 2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩，首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类，远远优于第二名（top-5错误率为26.2%）和之前的算法，引起巨大轰动。自此之后，计算机视觉开始广泛采用深度卷积神经网络，模型性能日新月异，并迁移泛化到其它计算机视觉任务。AlexNet采
模型评估指标（一）Top-5和Top-1准确率
ThreeStones1029的博客
06-02 1万+
在看论文里面提到Top-5和top-1错误率，看了有点懵，所以去了解了一下举个例子：我们在训练完某个分类网络后，假设我们需要分类的数量为50类，我们需要评估它的分类性能。输入测试集的每张图片，会得到它的50个类别的的概率。Top-5准确率就是：在这张测试的图片50的类别中，取出概率最大的前五个类别，如果真实类别在这五个类别中，则预测正确，否则预测错误，再测完全部测试集。​top−5Accuracy真实类别在预测的五个类别中的数量所有测试集的数量。
分类评估：正确率、错误率、精度、召回率
闲逸的炫鹰
01-15 1万+
分类算法一般有下面几种评估方法： True Positives(TP)：实际为正例且被分类器分为正例的个数 False Positives(FP)：实际为负例且被分类器分为正例的个数 False Negatives(FN)：实际为正例且被分类器分为负例的个数 True Negatives(TN)：实际为负例且被分类器分为负例的个数 TP + FN = P：实际的正例个数 FP + TN = N：实...
图像分类的top-1 and top-5 error
qq_45583898的博客
06-29 1183
Top-1 Error：假设模型预测某个对象的类别，模型输出1个预测结果，那么这一个结果能判断正确的概率就是Top-1正确率。判断错误的概率就是Top-1错误率。简言之就是模型判错的概率。 Top-5 Error ：假设模型预测某个对象的类别，模型输出5个预测结果，只要其中一个能判断正确类别，这个概率就是Top-5正确率，反之，预测输出的五个结果都错误的概率就是Top-5错误率。 一般来说，Top-1 Error和Top-5 Error越低，模型的性能也就越好。且Top-5 Error 往往小于Top-1
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 4568
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。
什么是图像分类的Top-5错误率？
热门推荐
joe_zitangni的博客
04-24 2万+
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？ 翻译一下和Yong Pan答案是一样的，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
ImageNet Top-5 error
liziqin的博客
05-21 1233
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...
LeeNet分类网络（ImageNet100（已开源）：top1-73.44%，top5-91.40%，CPU_forward-30ms，model_size-2.7M）
samylee的博客
08-31 9660
一、前言 分类网络应用广泛，亦可作为预训练模型用于检测网络，有很好的科研和商业价值。一般的分类网络基于多种数据集做了一个综合的测评，但是因工程条件限制，很难将所有数据集下载并测试，所以博主整理了imagenet100数据集，是从imagenet1000中扣取出来的100类，每类训练数据1000张，测试数据300张，满足工业应用。 二、开源数据集链接：https://pan.baidu.com/...
Top-5错误率
03-08
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...
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