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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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zhangleiray

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
6楼: Originally posted by 伊畔无人 at 2015-11-13 23:54:59
你这个错检部分怎么这么大?
...

红外图像,有的背景很亮或者信号较强,一些方法处理抑制不掉,还有阈值遍历的时候就会有这种情况出现

发自小木虫Android客户端
7楼2015-11-14 00:43:20
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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。
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

发自小木虫Android客户端
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。
4楼2015-11-13 21:06:04
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