哪個是哪個？ （真陽性、真陰性、假陽性、假陰性）

Question

我正在使用 Tensorflow Object 檢測 API 在我自己的自定義 model 上運行混淆矩陣。我正在使用 Faster R-CNN Inception v2 寵物。 我得到這個 output：

Processed 100 images
Processed 200 images
Processed 300 images
Processed 400 images
Processed 500 images
Processed 500 images

Confusion Matrix:
[[1281.  233.]
 [ 581.    0.]]

  category  precision_@0.5IOU  recall_@0.5IOU
0   person            0.68797        0.846103

從這個矩陣：

[[1281.  233.]
 [ 581.    0.]]

哪一個是真陽性、真陰性、假陽性、假陰性？

我正在使用來自這個github的代碼。 它說此鏈接將提供有關此代碼的更多解釋，但該帖子丟失了。 所以，我很困惑。

另外，我可以根據這個結果計算准確度嗎？ 對不起，如果我錯了。

Answer 1

請檢查下圖。

有關混淆矩陣的更多信息，請參見此處。 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning/

Answer 2

真陽性：1281 真陰性：0。假陰性：581。假陽性：233。

混淆矩陣是機器學習分類問題的性能度量，其中 output 可以是兩個或多個類或簡化我們可以假設 CM 計算准確度/損失您的 model。