# Blue 위치 도구 - 통계량

표 | 설명
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| 형상 - 발견된 항목. 이 예에서는 10가지 형상 클래스가 발견되었습니다.
발견 - 형상이 얼마나 많이 발견되었는지 말해줍니다.
트레이닝 - 발견된 개체가 얼마나 많이 트레이닝되었는가.
Recall – 해당 도구가 원하는 개체를 찾을 가능성이 얼마나 높은가. Recall은 실제로 원하는 형상이 있을 때 신경만이 이를 찾아내는 능력입니다. 이는 정확하게 마킹된 형상 수를 라벨 지정된 형상 수로 나눈 값입니다. Recall 점수가 높으면, 라벨 지정된 형상을 모두 찾는 것이 좋지만, Recall은 부정확하게 발견된 것은 고려하지 않으므로, 높은 Recall 비율은 이를 의미할 수도 있습니다.
Precision – 해당 도구가 라벨 지정된 형상을 찾을 가능성이 얼마나 높은가. Precision은 형상을 정확히 찾아내는 신경망의 능력입니다. 이는 정확하게 추정한 형상 수를 발견된 전체 형상 수로 나눈 값입니다. Precision 점수가 높으면 발견된 모든 형상이 이미지에 존재함을 나타내는 것이 좋지만, 높은 Precision은 발견되지 않았지만 존재하는 모든 형상을 고려하지 않으므로, 감지되지 않은 형상이 훨씬 많은 상황일 수도 있습니다.
F-Score – Precision과 Recall의 가중 평균.

참고 :

- 발견된 형상의 수는 꼭 상수인 것이 아니므로, 임계치 매개변수를 변경하면, Precision 및 Recall이 변경됩니다.

  | Recall | Precision
  임계치를 낮출 때 | 증가 | 감소
  임계치를 높일 때 | 감소 | 증가

- 거짓 긍정(FP) 및 거짓 부정(FN) 결과의 균형을 추구한다면, F-Score(전체 및 평균)을 최적화하십시오.
- 거짓 긍정을 필터로 제외하는 모델이 있다면 Precision 점수가 낮은 것은 문제가 적습니다.