# 蓝色定位工具 - 统计

表 | 说明
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| 特征 - 已找到的项目。在此示例中，找到了 10 类特征。
已找到 - 说明找到了多少特征。
训练 - 对多少已发现对象进行了训练。
收回 - 工具找到所需对象的可能性。收回是神经网络在所需特征实际存在的地方找到特征的能力。它表示为正确标记的特征的数量除以标注特征的数量的结果。高收回分数可能意味着找到了所有标注特征。但是，由于收回没有考虑到错误发现的特征，因此高收回率也可能意味着这一点。
精度 - 工具找到已标注特征的可能性。精度是神经网络正确定位特征的能力。它表示为正确猜到的特征除以已找到特征总数的结果。在理想情况下，高精度意味着所有已找到特征都存在于图像中。但是高精度并没有考虑到所有未找到的特征，所以它也可能意味着有更多未被发现的特征。
F-得分 - 精确度和收回率的加权平均值。

注意:

- 精度和收回在更改阈值参数时会发生变化，因为找到的特征数量不一定是常数。

  | 收回 | 精度
  降低阈值 | 增加 | 减少
  提高阈值 | 减少 | 增加

- 如果要平衡的假阳性 (FP) 和假阴性 (FN) 结果，则应优化 F-得分（总体和平均值）。
- 如果您有一个模型可以滤除误报，则低精度分数的问题不大。