Estoy recopilando resultados de mi algoritmo de detección de imágenes. Básicamente, lo que hago es que, desde un conjunto de imágenes (con el tamaño de 320 x 480), ejecutaría una ventana deslizante de 64x128 a través de ella, y también bajo una serie de escalas predefinidas.

Entiendo que:

Positivos verdaderos = cuando mi ventana detectada se superpone (dentro del tamaño de la intersección / centroide definido) con la verdad de fondo (cuadros delimitadores anotados)Falsos positivos = cuando el algoritmo me da ventanas positivas, que están fuera de la verdad grond.Falsos negativos = cuando no pude dar una ventana positiva, mientras que la anotación de la verdad básica indica que hay un objeto.

Pero que pasaVerdaderos negativos ? ¿Son estos verdaderos negativos todas las ventanas que mi clasificador me da resultados negativos? Eso suena raro, ya que estoy deslizando una pequeña ventana (64x128) por 4 píxeles a la vez, y tengo alrededor de 8 escalas diferentes utilizadas en la detección. Si tuviera que hacer eso, entonces tendría muchos negativos verdaderos por imagen.

O preparo un conjunto de imágenes negativas puras (sin objetos / humano), donde simplemente me deslizo, y si hay una o más detecciones positivas en cada una de estas imágenes, lo contaría como Falso Negativo y viceversa. versa

Aquí hay una imagen de ejemplo (con rects verdes como la verdad fundamental)