🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки

Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

235
категории
2 988
подкатегории
33 628
термины
📖
термины

AP (Average Precision)

Площадь под кривой Precision-Recall для определенного класса объектов. Измеряет качество обнаружения, учитывая как точность, так и полноту при всех порогах уверенности.

📖
термины

IDF1 (ID F1 Score)

Среднее гармоническое точности идентификации (ID Precision) и полноты идентификации (ID Recall). Оценивает способность системы поддерживать согласованность идентичностей при отслеживании нескольких объектов.

📖
термины

Recall

Отношение количества правильно обнаруженных объектов к общему числу объектов, присутствующих на изображении. Оценивает способность модели находить все релевантные объекты без пропусков.

📖
термины

True Positive (TP)

Правильное обнаружение, при котором модель точно идентифицирует и локализует объект, присутствующий на изображении. Учитывается, когда IoU между предсказанием и эталонной разметкой превышает заданный порог.

📖
термины

False Positive (FP)

Неправильное обнаружение, при котором модель указывает на несуществующий объект или неверно локализует существующий. Отрицательно влияет на точность и увеличивает шум в результатах.

📖
термины

False Negative (FN)

Существующий объект, который не был обнаружен моделью. Снижает полноту и указывает на слабые стороны модели при обнаружении определенных типов объектов или условий.

📖
термины

PR Curve (Precision-Recall Curve)

График, показывающий компромисс между точностью и полнотой при различных порогах уверенности. Площадь под этой кривой (AP) обобщает производительность модели для данного класса.

📖
термины

ID Switch

Ошибка в отслеживании нескольких объектов, при которой идентификатор одного объекта ошибочно присваивается другому. Штрафуется в метрике MOTA и указывает на некорректную ассоциацию обнаружений с течением времени.

🔍

Результаты не найдены