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zhangleiray

新虫 (初入文坛)

[求助] 求助：对于图像中目标检测的ROC曲线或者PR曲线的FP（false　positive）数目的统计

小弟新手一枚，最近在做红外图像的目标检测，在做实验对比的时候，需要对图像序列做ROC曲线或者PR曲线。
有个问题搞不清，就是如何统计ROC曲线或者PR曲线中对于false　positive(fp)的数目？
由于在阈值分割之后，对于false　positive有两种，一种是像素面积较大的区域，一种是那种点状的false　positive。那统计false　positive数目的时候是该按照像素来计算还是按照分割后的连通域来计算，或者是按照其他什么来计算，请各位大侠指教。

求助：对于图像中目标检测的ROC曲线或者PR曲线的FP（false　positive）数目的统计
分割后图像.jpg
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1楼 2015-11-13 09:34:07
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伊畔无人

银虫 (小有名气)
引用回帖:
5楼: Originally posted by zhangleiray at 2015-11-13 21:08:47
是啊，但是好犹豫该用哪个...

你这个错检部分怎么这么大？

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6楼2015-11-13 23:54:59
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liuailin6338

铜虫 (正式写手)
总的目标数设为（C），一个是把有多少正确的目标未曾识别（m），一个是肥不是目标的当成目标（n),横坐标m/C,纵坐标n/C, 取识别方法的不同参数（u0)可以得到很多点,连起来就一条（ROC）曲线。
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小木虫,有意思!
2楼2015-11-13 10:14:25
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伊畔无人

银虫 (小有名气)
以前很多论文都是统计像素，但在一些场景下可能连通域更能说明检测效果

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3楼2015-11-13 17:31:45
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zhangleiray

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by liuailin6338 at 2015-11-13 10:14:25
总的目标数设为（C），一个是把有多少正确的目标未曾识别（m），一个是肥不是目标的当成目标（n),横坐标m/C,纵坐标n/C, 取识别方法的不同参数（u0)可以得到很多点,连起来就一条（ROC）曲线。

嗯，是的，我现在的疑问就是这个 把不是目标的当成目标（n)的数目是按照像素来算还是连通域来算。
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4楼2015-11-13 21:06:04
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