如何找到检测算法在视频中发生的检测次数 windows?
How to find number of detection windows occured in a video for a detection algorithm?
我正在使用默认的 HOG 检测器 (hog.detectMultiScale) 来检测视频中的人物。我想知道整个视频一共出现了多少检测windows,因为我想计算检测率和漏检率
我试过这个 link 但我不相信他们建议的解决方案。他们为图像的情况提供了解释。它是否也适用于视频?
或者是无法求出每帧的检测数?
HOG 检测器从视频中获取帧,因此您可以将视频视为一系列独立图像,并根据这些结果计算精度和召回率。
您可以通过查看 hog.detectMultiScale.
的输出 Rect 数组的长度来找到给定帧中检测到的人数
要找到整个视频的检测总数,您只需将每个帧的检测结果数组的长度相加即可。
召回率是正确检测到的正例的百分比。这与命中率非常相似。
然而,只看召回率或命中率可能会产生极大的误导。例如,您可以将图像中的每个 space 都分类为一个人,这样您的召回率和命中率就会达到 100%。但是,这违背了试图检测某些东西的全部目的。这就是为什么大多数人也关注精度。精度是正确标记的检测的百分比。
并非所有的检测都包含一个人。仅查看检测到的框数和图像中的人数并不能准确衡量命中率、召回率或精确率。
我正在使用默认的 HOG 检测器 (hog.detectMultiScale) 来检测视频中的人物。我想知道整个视频一共出现了多少检测windows,因为我想计算检测率和漏检率
我试过这个 link 但我不相信他们建议的解决方案。他们为图像的情况提供了解释。它是否也适用于视频?
或者是无法求出每帧的检测数?
HOG 检测器从视频中获取帧,因此您可以将视频视为一系列独立图像,并根据这些结果计算精度和召回率。
您可以通过查看 hog.detectMultiScale.
的输出 Rect 数组的长度来找到给定帧中检测到的人数要找到整个视频的检测总数,您只需将每个帧的检测结果数组的长度相加即可。
召回率是正确检测到的正例的百分比。这与命中率非常相似。
然而,只看召回率或命中率可能会产生极大的误导。例如,您可以将图像中的每个 space 都分类为一个人,这样您的召回率和命中率就会达到 100%。但是,这违背了试图检测某些东西的全部目的。这就是为什么大多数人也关注精度。精度是正确标记的检测的百分比。
并非所有的检测都包含一个人。仅查看检测到的框数和图像中的人数并不能准确衡量命中率、召回率或精确率。