HALCON 的基于深度学习的目标检测3：评估训练后的模型

首先，我们将研究如何根据重叠和分配的置信度对它们进行过滤，从而影响推理结果。 然后，我们将检查一些饼图，以可视化方式查看给定数据集的模型精度和召回率。 此外，混淆矩阵可帮助我们详细分析类。 最后，我们展示了如何形象化带有假阳性和假阴性的图像。