视觉检测中的性能评估指标有哪些？

东莞市伟顾德光学科技有限公司2024-02-29

在视觉检测中，常用的性能评估指标包括以下几个：准确率（Accuracy）：准确率是常用的评估指标之一，它衡量模型在整个测试集上正确分类的样本比例。准确率越高，模型的性能越好。精确率（Precision）：精确率衡量模型在预测为正类的样本中，真正为正类的比例。精确率高表示模型在预测为正类时较少出现误判。召回率（Recall）：召回率衡量模型在所有真正为正类的样本中，成功预测为正类的比例。召回率高表示模型能够较好地捕捉到正类样本。 F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和鲁棒性。F1值越高，模型的性能越好。混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是一种可视化工具，用于展示模型在不同类别上的分类结果。通过混淆矩阵可以直观地了解模型在各个类别上的预测情况，进而评估模型的准确性和鲁棒性。这些指标可以综合评估模型的准确性和鲁棒性。通常情况下，我们希望模型在准确率、精确率、召回率和F1值上都能达到较高的水平，同时混淆矩阵可以提供更详细的分类结果信息，帮助我们进一步分析模型的性能。