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このチュートリアルに基づいて、FLANN アルゴリズムを使用して特徴検出器と記述子を評価しようとしています。

評価部分のROC 曲線を作成したいので、TP、FN、FP、および TN を取得する必要があります。問題は、これらの値を取得する方法がわかりません! 私は多くの論文を読みましたが、どの論文も説明していません。与えられたチュートリアルでは、良い一致と悪い一致をカウントできるように特定のしきい値を設定できますが、それはすべてが正しく一致したことを正当化するものではありません. すべての画像ペアを手動で数えるべきか、それとも一般的な手法で自動的に解決する必要がありますか。

助けてくれてありがとう！

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いわゆる「グラウンド トゥルース」が必要です。つまり、2 つの画像間の対応関係または変換行列 (基本またはホモグラフィ) を手動でチェックする必要があります。このマトリックスと一致する対応は正しいです。

Mykolajczyk らによる古典論文で使用されているアプローチを確認してください。「アフィン領域検出器の比較」、「A PERFORMANCE EVALUATION OF LOCAL DESCRIPTORS」、および Moreels and Perona 「Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D Objects」

于 2014-01-19T15:30:03.360 に答える