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HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 3: Evaluieren des trainierten Modells

Im dritten Teil der Tutorial-Serie zur HALCONs Objektdetektion werden wir das Deep-Learning-basierte Modell evaluieren, das wir im letzten Video trainiert haben.

Zuerst werden wir uns verschiedene Inferenz-Parametern anschauen, mit denen wir Ergebnisse anhand ihrer Überlappungen oder zugewiesenen Konfidenz-Werten filtern können.

Dann wenden wir uns Tortendiagrammen zu, die die Trefferquote (engl. recall) und Genauigkeit (engl. precision) auf einem gegebenen Datensatz visualisieren. Zusätzlich hilft uns eine Konfusionsmatrix/Wahrheitsmatrix dabei, die einzelne Klassen genau zu evaluieren. Zuletzt schauen wir uns noch Bilder mit falsch positiven und falsch negativen Instanzen an.

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