哪个是哪个？ （真阳性、真阴性、假阳性、假阴性）
Which one is which ? (True Positive, True Negative, False Positive, False Negative)
我使用 Tensorflow 对象检测 运行 在我自己的自定义模型上使用混淆矩阵 API。我正在使用 Faster R-CNN Inception v2 宠物。我得到这个输出：
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
来自这个矩阵：
[[1281. 233.]
[ 581. 0.]]
真阳性、真阴性、假阳性、假阴性哪一个？
我正在使用此 github. It said that this link 中的代码，会提供有关此代码的更多解释，但 post 丢失了。所以，我很困惑。
另外，我可以根据这个结果计算准确度吗？对不起，如果我错了。
请检查下图。
可以在此处找到有关混淆矩阵的更多信息。
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning/
真阳性：1281
真阴性：0。
假阴性：581。
误报：233.
混淆矩阵是机器学习分类问题的性能度量，其中输出可以是两个或更多 类 或简化我们可以假设 CM 计算 accuracy/loss 您的模型。
我使用 Tensorflow 对象检测 运行 在我自己的自定义模型上使用混淆矩阵 API。我正在使用 Faster R-CNN Inception v2 宠物。我得到这个输出：
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
来自这个矩阵：
[[1281. 233.]
[ 581. 0.]]
真阳性、真阴性、假阳性、假阴性哪一个？
我正在使用此 github. It said that this link 中的代码，会提供有关此代码的更多解释，但 post 丢失了。所以，我很困惑。
另外，我可以根据这个结果计算准确度吗？对不起，如果我错了。
请检查下图。
可以在此处找到有关混淆矩阵的更多信息。 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning/
真阳性：1281 真阴性：0。 假阴性：581。 误报：233.
混淆矩阵是机器学习分类问题的性能度量，其中输出可以是两个或更多 类 或简化我们可以假设 CM 计算 accuracy/loss 您的模型。