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公开(公告)号：CN116229168A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310191258.3
申请日：2023-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/74
Abstract: 针对图像数据的目标检测深度学习网络评估系统，属于深度学习技术与检测技术领域。现有的针对图像数据的目标检测深度学习网络的可信性评估并不完善的问题，本发明所述系统提供了一个完整的可信性评估系统，包括一个虚警、漏检率判断子系统和一个可选指标评估子系统。虚警、漏检率判断子系统用于确定虚警和漏检情况，基于目标检测网络的预测或识别结果获取标签文件，然后采用交并比和交小比进行目标框匹配，从而得到虚警率和漏检率；可选指标评估子系统用于根据用户输入评估指标的选项进行对应的指标计算并反馈给用户，该子系统包括泛化性评估模块和鲁棒性评估模块，分别对目标检测深度学习网络的泛化性和鲁棒性进行评估。
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