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聊一聊rank-1和rank-5准确度
然而，最近几乎所有在ImageNet数据集上评估的机器学习模型的论文都不仅给出了rank-1准确度，还给出了rank-5准确度。 顾名思义，rank-5准确度选取5个最大概率的类别，只要这5个类别中的一个和真实标签相同，该预测结果就为真。rank-5准确度的计算方法如下： 步骤#1：计算数据集中每个输入图像的类别标签的概率。 rank-1和rank-5的代码实现也非常简单： def rank5_accuracy(preds, labels): # initialize the rank-1 and rank-5 accuracies 所以在某些大型图片分类模型任务中，rank-5准确率可以提供一个对rank-1准确率的一个补充。 理想情况下，rank-1准确度将与rank-5准确度同步增加，但是在具有挑战性的数据集上，情况并非总是如此。
1.3K30发布于 2019-07-02 - 来自专栏算法之名
行人重识别ReID整理
上图中第一行第一个样本，第一个就击中了，所以它是rank-1击中；第二行第二个样本，它前3都未击中，第四个击中了，它属于前5击中，包括rank-1在那，所以是rank-5击中；第四和第五行都没有前五击中 这样下来rank-1的概率就为40%，rank-5的概率就为60%，rank-10的概率就是100%。 而Probe2在rank-2、rank-5、rank-7被击中，由于Probe1有rank-1的，Probe2只有rank-2的，是否说明Prob1比Prob2好呢？答案是不一定的。
3.3K10编辑于 2023-12-08 - 来自专栏数据分析与挖掘
【论文笔记】Looking GLAMORous: Vehicle Re-Id in Heterogeneous Cameras Networks with Global and Local Atten
The base model achieves mAP of 64.48, with rank-1 63.9% and rank-5 86.2% after training for 100 epochs
43920发布于 2020-08-26 - 来自专栏AI研习社
迁移学习：如何将预训练CNN当成特征提取器
") model = LogisticRegression(random_state=seed) model.fit(trainData, trainLabels) # use rank-1 and rank np.argsort(predictions)[::-1][:5] # rank-1 prediction increment if label == predictions[0]: rank_1 += 1 # rank testLabels))) * 100 # write the accuracies to file f.write("Rank-1: {:.2f}%\n".format(rank_1)) f.write("Rank
2.6K60发布于 2018-12-18 - 来自专栏梦里茶室
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
再从数据上看一眼融合的模型有多强： 源数据集 目标数据集 纯 图像 结果 融合 时空 结果 rank-1 rank-5 rank-10 rank-1 rank-5 rank-10 CUHK01 Learning to Rank效果 源数据集 目标数据集 纯 图像 结果 融合 时空 结果 rank-1 rank-5 rank-10 rank-1 rank-5 rank-10 CUHK01
2.2K70发布于 2018-03-30 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
再谈迁移学习：微调网络
往期回顾 站在巨人的肩膀上：迁移学习 聊一聊rank-1和rank-5准确度 使用数据增强技术提升模型泛化能力
2.2K41发布于 2019-07-01 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
提高模型准确率：组合模型
往期回顾 再谈迁移学习：微调网络 站在巨人的肩膀上：迁移学习 聊一聊rank-1和rank-5准确度 使用数据增强技术提升模型泛化能力
70220发布于 2019-07-01 - 来自专栏未来先知
CLFace:一个可扩展且资源高效的终身人脸识别持续学习框架 ！
作者还测试了CLFace在TinyFace数据集 [3] 上，在低质量、野外图像上的性能，使用Rank-5指标。
42210编辑于 2024-12-25 - 来自专栏信数据得永生
TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：1~5
model.predict(img) P = imagenet_utils.decode_predictions(preds) # loop over the predictions and display the rank
3.4K20编辑于 2023-04-23
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