# 位置決め (青) ツール – 統計

表 | 説明
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| 特徴 – 見つかったアイテム。この例では、10 クラスの特徴が見つかっています。
検出 – いくつの特徴が見つかったかを示します。
学習 – 見つかったオブジェクトがいくつ学習されたかを示します。
再現率 – ツールが適切なオブジェクトを見つける可能性を示します。再現率は、適切な特徴が実際に存在する場合に、ニューラルネットワークがそれを見つけることのできる能力です。これは、正しくマークされた特徴をラベル付けされた特徴で割ったものとして示されます。高い再現率得点は、すべてのラベル付き特徴が見つかったことを意味するのが理想です。ただし、再現率では誤って検出された特徴は考慮されないため、高い再現率はそのことを意味する場合もあります。
精度 – ラベル付けされている特徴をツールが見つける可能性を示します。精度は、ニューラルネットワークが特徴を正しく配置できる能力を表します。これは、見つかった特徴の合計数のうち、正しく予想された特徴の数として示されます。高い精度は、見つかったすべての特徴が画像内に存在することを意味するのが理想です。ただし、高い精度は見つからなかった、存在するすべての特徴を考慮しないため、検出されなかった特徴が数多く存在することを意味する場合もあります。
F 得点 – 精度と再現率の加重平均を示します。

注 :

- 精度と再現率は、しきい値パラメータを変更すると変化します。 これは、見つかった特徴の数が一定であるとは限らないためです。

  | 再現率 | 精度
  しきい値を下げる | 増加する | 減少する
  しきい値を上げる | 減少する | 増加する

- バランスの取れた偽陽性 (FP) と偽陰性 (FN) の結果率を求めている場合は、F 得点の最適化を試みてください (総合と平均の両方)。
- 低い精度得点は、偽陽性を除外するモデルを用意している場合、それほど問題ではありません。