¿Qué son verdaderos positivos y falsos positivos con referencia al procesamiento de imágenes?

Un verdadero resultado positivo es cuando PowerAi Vision etiqueta correctamente o clasifica una imagen. Por ejemplo, categorizar una imagen de un gato como gato. Falso positivo. Un resultado falso positivo es cuando la visión powerai etiqueta o clasifica una imagen cuando no debería tener.

1. ¿Qué son verdaderos positivos y falsos positivos??
2. ¿Qué es verdadera tasa positiva y tasa de falsos positivos??
3. ¿Qué es los píxeles de borde falso positivo y falso negativo??

¿Qué son verdaderos positivos y falsos positivos??

Un verdadero positivo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la clase positiva. Del mismo modo, un verdadero negativo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la clase negativa. Un falso positivo es un resultado en el que el modelo predice incorrectamente la clase positiva.

¿Qué es verdadera tasa positiva y tasa de falsos positivos??

La verdadera tasa positiva (TPR, también llamada sensibilidad) se calcula como TP/TP+FN. TPR es la probabilidad de que un positivo real due a dar positivo. La verdadera tasa negativa (también llamada especificidad), que es la probabilidad de que un negativo real pruebe negativo. Se calcula como tn/tn+fp.

¿Qué es los píxeles de borde falso positivo y falso negativo??

Los falsos positivos (FP) son los píxeles considerados por la segmentación en el objeto, pero que en realidad no son parte de él, finalmente, los falsos negativos (FN) son los píxeles del objeto que la segmentación ha clasificado afuera.