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常用指标:
准确率(Accuracy) Accuracy(TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)正确预测样本数占总样本数的比例。
精确率(Precision)Precision TP/(TP + FP)在所有预测为正的样本中，真正的正样本所占的比例。
召回率(Recall)Recal TP/(TP + FN)在所有实际为正的样本中，被正确预测为正的比例。

混淆矩阵(Confusion Matrix)，是评估分类模型性能的一个常用工具。(比如只有两个)

混淆矩阵通过比较模型的预测结果和实际标签，来展示模型在各个类别上的表现。
    混淆矩阵是一个表格(用于显示 分类模型 在测试数据上的预测结果与实际标签之间的关系):
        它将实际标签分为:
            正例(Positive)
            负例(Negative)

        将预测结果划分为(四种情况):
            真阳性(True Positive)
            真阴性(True Negative)
            假阳性(False Positive)
            假阴性(False Negative)

    真阳性(True Positive):模型正确预测为正例的样本数。
    真阴性(True Negative):模型正确预测为负例的样本数。

    假阳性(False Positive):模型错误地将负例预测为正例的样本数。

    假阴性(False Negative):模型错误地将正例预测为负例的样本数。

    精确率和召回率的计算方法:
        精确率Precision=TP/(TP+FP)，在预测是Positive所有结果中，预测正确的比重
        召回率recal=TP/(TP+FN)，在真实值为Positive的所有结果中，预测正确的比重

YOLO置信度阈值和图像处理中模板匹配阈值在概念上的异同：

相同点:
    定义上的相似性：
        两者都是用于筛选结果的阈值。
        YOLO分类置信度阈值用于筛选预测框，
        模板匹配阈值用于筛选图像区域，
        两者都通过设定一个标准来决定哪些结果是有效的。
    对结果准确性和可靠性的影响：
        两者都对结果的准确性和可靠性有重要影响。
        较高的阈值可以提高结果的准确性，但可能会漏掉一些正确的结果；
        较低的阈值可以保留更多的结果，但可能会引入一些错误的结果。
    应用场景的重叠：
        两者都应用于图像处理和计算机视觉领域，用于目标检测和识别相关的任务。
不同点:
    阈值的来源和计算方式：
        YOLO分类置信度阈值来源于模型预测:
            是模型对每个预测框的置信度分数，
            通常是一个介于0和1之间的值，表示模型认为该框包含目标的信心有多大。
        模板匹配阈值来源于相似度计算:
            是通过比较模板图像和目标图像中的区域来计算相似度值，
            通常也是一个介于0和1之间的值，表示两者之间的相似程度。
    应用场景和目的：
        YOLO分类置信度阈值主要用于目标检测任务:
            目的是从大量的预测框中筛选出最有可能包含目标的框，提高检测结果准确性和可靠性。
        模板匹配阈值主要用于图像匹配任务:
            目的是在目标图像中找到与模板图像最相似的区域，常用于图像识别、目标定位等场景。
    处理的对象和方式：
        YOLO分类置信度阈值处理的是目标检测框，通过比较置信度与阈值大小来决定保留该框。
        模板匹配阈值处理的是图像区域，通过比较相似度值与阈值的大小来决定该区域是否与模板匹配。
    对结果的影响：
        YOLO分类置信度阈值的调整主要影响检测结果的准确性和召回率:
            较高的阈值会减少检测到的框的数量，但提高准确率；
            较低的阈值会增加框的数量，但可能会有更多的误检。
        模板匹配阈值的调整主要影响匹配结果的准确性和数量:
            较高的阈值会减少匹配到的区域数量，但提高匹配的准确性；
            较低的阈值会增加区域数量，但可能会有更多不准确的匹配。