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YOLO指标分析
AI军哥: 假设你是一个图书管理员，你的任务是从一大堆书里找出所有的科幻小说。现在，我们用以下两个指标来衡量你的工作效果：召回率（Recall）：召回率关注的是你找书的“全面性”。也就是说，你从所有科幻小说中找出了多少比例的书。假设图书馆总共有100本科幻小说，你找到了80本。那么，召回率就是80%（80本找到的科幻小说 / 100本总的科幻小说）。精确率（Precision）：精确率关注的是你找书的“准确性”。也就是说，你找到的书里面有多少比例是真正的科幻小说。假设你找到了20本书，其中18本是科幻小说，2本是其他类型的小说。那么，精确率就是90%（18本科幻小说 / 20本找到的书）。现在，让我们通过一个具体的例子来区分这两者：例子：图书馆有100本科幻小说和200本非科幻小说。你的目标是找出尽可能多的科幻小说。情况A：你非常小心，只挑那些你确定是科幻小说的书，结果你挑出了20本书，这20本书全部都是科幻小说。在这种情况下，你的精确率是100%（20本科幻小说 / 20本找到的书），因为你挑出的书都是正确的。但是，你的召回率只有20%（20本找到的科幻小说 / 100本总的科幻小说），因为你只找到了所有科幻小说的20%。情况B：这次你决定不那么小心，只要书看起来有点像科幻小说，你就把它挑出来。结果你挑出了50本书，其中有40本是科幻小说，10本是非科幻小说。在这种情况下，你的精确率是80%（40本科幻小说 / 50本找到的书），因为你挑出的书里有80%是科幻小说。你的召回率是40%（40本找到的科幻小说 / 100本总的科幻小说），因为你找到了所有科幻小说的40%。通过这个例子，你可以看到精确率和召回率的区别：精确率高意味着你挑出的书大部分都是科幻小说，错误很少。召回率高意味着你找到了很多科幻小说，虽然可能有些不是科幻小说。在实际应用中，根据不同的需求，你可能需要更关注精确率或者召回率。例如，在推荐系统里，你可能更关注精确率，因为用户不希望收到太多不相关的推荐。而在医学诊断中，你可能更关注召回率，因为漏诊的代价可能非常高。
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旷世奇才李先生: Yolov8界面可视化，这篇文章很好，值得一读。
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AI军哥: 测试评论
java对象深入理解。
qq_42151769: 这就深入了? 我还以为是说对象的组成,对象头啥的

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作者: AI军哥

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