tensorflow メトリクス (tf.metrics) についていくつか質問があります。精度、精度、false_positives など、利用可能ないくつかの指標があります。
API の精度などに応じて、少なくとも 2 つの引数が必要です。
precision("ground truth values", "predicted values")
「session.run」の後、いくつかの Tensor を含む結果辞書ができました。下の図を参照してください。
この値を使用して、精度、精度、false_positive などを計算するにはどうすればよいですか?
私は次のことを試しました：
prec = tf.metrics.precision(result_dict['groundtruth_boxes'], result_dict['detection_boxes'][0])
しかし、次のエラーが表示されます。
ValueError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 4 for 'precision/remove_squeezable_dimensions/Squeeze' (op: 'Squeeze') with input shapes: [1,4].
とにかく、精度の計算には「真陽性」と「偽陽性」が必要であるため、私の試みは意味がありません。