我正在使用Tensorflow对象检测API对自己定制的模型进行混淆矩阵分析。我使用的是Faster R-CNN Inception v2宠物模型。我得到了以下输出：

Processed 100 imagesProcessed 200 imagesProcessed 300 imagesProcessed 400 imagesProcessed 500 imagesProcessed 500 imagesConfusion Matrix:[[1281.  233.] [ 581.    0.]]  category  [email protected]  [email protected]0   person            0.68797        0.846103

从这个矩阵中：

[[1281.  233.] [ 581.    0.]]

如何区分真阳性、真阴性、假阳性和假阴性？

我使用的是这个GitHub上的代码。该代码提到这个链接会提供更多关于此代码的解释，但文章已经不见了。所以，我感到很困惑。

另外，我可以从这些结果中计算出准确率吗？如果我有误，请见谅。

回答：

请查看下面的图片。

关于混淆矩阵的更多信息可以在这里找到：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning/