قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
AP (متوسط الدقة)
المساحة تحت منحنى الدقة-الاستدعاء لفئة معينة من الكائنات. تقيس جودة الاكتشافات مع الأخذ في الاعتبار كلاً من الدقة والاستدعاء عند جميع عتبات الثقة.
IDF1 (درجة F1 للهوية)
المتوسط التوافقي لمعدلات التعريف الدقيقة (ID Precision) والكاملة (ID Recall). يقيم بشكل خاص قدرة النظام على الحفاظ على هويات متسقة في تتبع الكائنات المتعددة.
الاستدعاء (Recall)
نسبة الكائنات المكتشفة بشكل صحيح إلى العدد الإجمالي للكائنات الموجودة في الصورة. يقيم قدرة النموذج على العثور على جميع الكائنات ذات الصلة دون إغفال أي منها.
إيجابي حقيقي (TP)
اكتشاف صحيح حيث يحدد النموذج ويحدد بدقة موقع كائن موجود في الصورة. يتم احتسابه عندما يتجاوز تقاطع الاتحاد (IoU) بين التنبؤ والحقيقة الأرضية العتبة المحددة.
إيجابي خاطئ (FP)
اكتشاف غير صحيح حيث يشير النموذج إلى كائن غير موجود أو يحدد موقع كائن موجود بشكل خاطئ. يؤثر سلبًا على الدقة ويزيد الضوضاء في النتائج.
سلبي خاطئ (FN)
كائن موجود لم يتم اكتشافه بواسطة النموذج. يقلل من الاستدعاء ويشير إلى نقاط ضعف النموذج في اكتشاف أنواع معينة من الكائنات أو الظروف.
منحنى الدقة-الاستدعاء (PR Curve)
رسم بياني يوضح المفاضلة بين الدقة والاستدعاء عند عتبات ثقة مختلفة. تلخص المساحة تحت هذا المنحنى (AP) أداء النموذج لفئة معينة.
تبديل الهوية (ID Switch)
خطأ في تتبع الكائنات المتعددة حيث يتم نقل هوية كائن بشكل غير صحيح إلى كائن آخر. يتم معاقبته في MOTA ويشير إلى سوء ربط الاكتشافات بمرور الوقت.