目前，我正在实施一个系统，该系统可以计算在地铁站穿越感兴趣线路的乘客人数。为了衡量分割算法的质量，我在地铁站的天花板上安装了一个摄像机，并录制了一段 13 秒的视频。
13 秒的视频包含 412 帧。
以下是我的问题：
要获得 TPR（真阳性率），需要手动分析帧，即检查 412 帧中的每一帧并计算正确标记的次数？而FPR，是否只算“误报”？
要测试每种算法，我应该使用校正过滤器吗？或者只是分析它们的原始形式（没有过滤器）？
当您越界或跨屏幕扩展时检测到这些费率？
我请求您帮助解决这个问题。
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每次有人越线时，您肯定必须手动标记。这部分对于能够正确评估您的算法至关重要。
我建议您创建一个groundtruth 文件，其中列出有人越线时的所有帧索引。您的算法输出应该是相同的类型 - 它检测到线交叉的帧索引（如果您使用分段或其他技术，它不应该影响评估过程）。
您应该做的最后一件事是定义匹配标准：如果在 frame_i 中存在真正的线交叉并且您的算法检测到在 frame_j 中的交叉，那么如果 abs(frame_i-frame_j) < 阈值，它将被视为真阳性，否则这将被视为误报。
于 2016-09-28T06:22:53.780 回答
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TP、TN、FP、FN 用于衡量地面实况图像与系统输出之间的比较质量。在您的项目中，您需要比较通过您的程序越线和计算机的人数。
于 2016-09-26T07:42:40.463 回答