第五章：AI大模型应用实战（二）：计算机视觉5.2 目标检测5.2.3 模型评估与优化_视觉大模型 目标检测

1.背景介绍

AI大模型应用实战（二）：计算机视觉-5.2 目标检测-5.2.3 模型评估与优化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是在给定的图像中检测出特定的物体，并且给出物体的位置和类别。在过去的几年中，深度学习技术取得了巨大的进展，使得目标检测变得更加准确和高效。然而，即使使用最先进的模型，也无法避免误判和 missed detection 等情况。因此，评估和优化目标检测模型至关重要。

2. 核心概念与联系

在讨论模型评估和优化之前，我们需要了解一些核心概念。首先，我们需要了解评估指标，它们用于评估模型的性能。其次，我们需要了解优化策略，它们用于提高模型的性能。

2.1 评估指标

评估指标是用于评估目标检测模型性能的量化指标。常见的评估指标包括：

• Precision (P): 精确率，是指真阳性数（TP）除以预测为阳性（Positive）的数（FP+TP）
• Recall (R): 召回率，是指真阳性数（TP）除以所有阳性样本数（FN+TP）
• Intersection over Union (IoU) : IoU 是目标检测算法中的一个常用的评估指标&#