Для измерения производительности я пытаюсь нарисовать кривую ROC. На кривой ROC я должен отобразить уровень ложных срабатываний (FPR) по оси x и уровень истинных положительных результатов (TPR) по оси y. Как мы знаем,
FPR = FP/(FP+TN)
Итак, на следующем рисунке, как я могу обнаружить True Negative (TN)? Я использовал классификатор HOG для обнаружения человека. Я отметил прямоугольником 1,2,3,4,5,6 (или должно быть 7), чтобы показать человеческие объекты, которые следует игнорировать и не классифицировать как человеческие. и я думаю, что это True Negative.
В этой картине я хочу сказать свое предположение, как мы знаем,
Ложноотрицательный: результат должен был быть положительным, но отрицательный.
Ложноположительный: результат должен был быть отрицательным, но положительный.
Истинный положительный результат: результат должен был быть положительным и положительный.
Истинный отрицательный результат: результат должен был быть отрицательным и является отрицательным.
Итак, я думаю, что в этом кадре FP = 0, TP = 0, FN = 0, но не уверен насчет TN, это 6 или 7 или что-то другое? Пожалуйста, поправьте меня также насчет FP, TP и FN, если я ошибаюсь. Я видел этот вопрос Как классифицировать True Negatives в скользящем окне обнаружение объекта?, что было очень полезно, но все же мне нужно рассчитать FPR для этого сценария.
