这几天在训练一个模型，模型结果中涉及到一些参数，不太理解什么意思，就差了一些资料

为了让加深我们印象，这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释，如果大家忘记的话，以后不妨来多看看

HOTA: A Higher Order Metric for Evaluating Multi-object Tracking是IJCV 2020的paper，在此之前以MOTChallenge为主的多目标跟踪benchmark一直采用以MOTA为排名的评价标准，虽然MOTChallenge的metrics中也有ID......

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相...

本文介绍一篇ICLR 2022在审论文《GEODIFF：A GEOMETRIC DIFFUSION MODEL FOR MOLECULAR CONFORMATION GENERATION》。根据分子图来预测分子构象是化学信息学和药物发现中的一项基础工作。随着深度生成模型的兴起，这一工...

主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。

precision和recall。这是论文中经常提及的两个概念。我们举这样的一个例子： 我们现在有一个检测狗的任务，但是这个任务数据中包含了猫。那么我们这个时候就有一个问题，我们怎么描述一个物体被检测出来呢？为此，我们引入了IO...

机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。...

我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时，面试官开头就问分类任务的评价指标。我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。...

分享一篇中稿CVPR 2021的工作，CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning[1]