当一个类在图片中出现两次（或更多）时，如何计算误报和误报。我对此很陌生，到目前为止，对于某些类出现多次的情况，我还没有找到任何规则。 猫
规则是：
FN：IoU < 0.5 或重复 BB
FP：完全没有检测到的时候。
例如在图片中我们有 1 个 TP，但第二个预测（绿色）可能是 FP 或 FN：根据规则，左猫可能是 FN（我们没有检测到右猫）：那么我们有 1TP , 1FN 和 1FP。或者第二个框是正确猫的 FN：然后我们有 1TP 和 1FN。这是如何解决的？
当一个类在图片中出现两次（或更多）时，如何计算误报和误报。我对此很陌生，到目前为止，对于某些类出现多次的情况，我还没有找到任何规则。 猫
规则是：
FN：IoU < 0.5 或重复 BB
FP：完全没有检测到的时候。
例如在图片中我们有 1 个 TP，但第二个预测（绿色）可能是 FP 或 FN：根据规则，左猫可能是 FN（我们没有检测到右猫）：那么我们有 1TP , 1FN 和 1FP。或者第二个框是正确猫的 FN：然后我们有 1TP 和 1FN。这是如何解决的？