Я использовал алгоритм обнаружения для обнаружения объекта на 100 изображениях, причем каждое изображение содержит ровно 2 истины, т. е. каждое изображение содержит 2 объекта. затем я добавил шум и нашел лучший. Я рассчитал площадь пересечения между результатом обнаружения и наземной истиной intArea, а также область объединения unionArea = rectA + rectB - intArea. затем я планировал использовать эти отношения для построения кривой ROC следующим образом:
init TP, FP as 100X1 array.
for threshold = 0..1, step = 0.01
curIdx = 1;
for each ratio(i), i = 1..100
if ratio(i) > threshold then
TP(curIdx) = TP(curIdx) + 1;
else
FP(curIdx) = FP(curIdx) + 1;
end
end
затем я использовал TP/100 в качестве значения оси Y и TP/(TP+FP) в качестве значения оси X, чтобы нарисовать кривую ROC. но результат не такой, как ожидалось: (сейчас я не могу опубликовать изображение, потому что я новый пользователь -_-) https://lh4.googleusercontent.com/-cuNKyobdV7E/UMkiJmrhTFI/AAAAAAAAAEQg/B5twqcZtlQA/s560/roc.jpg
Итак, кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне и скажите, где я был неправ? Спасибо вам всем!