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Um verdadeiro resultado positivo é quando a Visão Powerai rótulos corretamente ou categoriza uma imagem. Por exemplo, categorizando uma imagem de um gato como um gato. Falso positivo. Um resultado falso positivo é quando a Visão Powerai rótulos ou categoriza uma imagem quando não deve ter.
- O que são verdadeiros positivos e falsos positivos?
- O que é verdadeira taxa positiva e taxa de falso positivo?
- O que é falso positivo e falsos negativos pixels?
O que são verdadeiros positivos e falsos positivos?
Um verdadeiro positivo é um resultado em que o modelo prediz corretamente a classe positiva. Da mesma forma, um verdadeiro negativo é um resultado em que o modelo prediz corretamente a classe negativa. Um falso positivo é um resultado em que o modelo prediz incorretamente a classe positiva.
O que é verdadeira taxa positiva e taxa de falso positivo?
A verdadeira taxa positiva (TPR, também chamada sensibilidade) é calculada como TP/TP+FN. TPR é a probabilidade de que um positivo real teste positivo. A verdadeira taxa negativa (também chamada de especificidade), que é a probabilidade de que um negativo real teste o negativo. É calculado como tn/tn+fp.
O que é falso positivo e falsos negativos pixels?
Os falsos positivos (FP) são os pixels considerados pela segmentação no objeto, mas que na realidade não fazem parte dele, finalmente, o falso negativo (FN) são os pixels do objeto que a segmentação classificou fora.
