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HALCON 的基于深度学习的目标检测3:评估训练后的模型

在有关 HALCON 的对象检测的本系列教程的第三部分中,我们将评估我们在上一个视频中训练的基于深度学习的对象检测模型。

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。