如何计算对象检测算法的假正例率，其中每张图像可能包含多个对象？

在我的数据中，一张图像可能包含多个对象。我将一个预测框与真实框的IoU超过一定阈值时计为真正例，否则计为假正例。例如：我有2个预测边界框和2个真实边界框：

我计算了每对预测和真实边界框的IoU：IoU = 0.00, 0.60, 0.10, 0.05threshold = 0.50

在这种情况下，我有TP的例子吗？您能解释一下吗？

回答：

总结，具体：是的，您有一个TP；您还有一个FP和一个FN。

总结，详细：您的预测模型正确识别了一个GT（真实）框。它错过了另一个。它错误地识别了一个第三个框。

分类逻辑：

至少，您的IoU数值应该是一个矩阵，而不是一个线性序列。对于M个预测和N个GT框，您将有一个NxM的矩阵。您的看起来像这样：

0.00 0.60
0.10 0.05

现在，找到矩阵中最大的值，0.60。这超过了阈值，所以您声明匹配并从矩阵中删除该预测和该GT框。这给您留下了一个相当无聊的矩阵：

0.10

由于这个值低于阈值，您已经没有匹配了。您还剩下一个预测和一个GT。有了这个“命中”，您的分类集中有三个对象：两个预期的对象，以及预测器创建的第三个对象。您这样编码您的gt和pred列表：

gt   = [1, 1, 0]    // 前两个对象是有效的；第三个是幻影。
pred = [1, 0, 1]    // 识别了一个实际框和幻影。

这足够清楚了吗？