Estou coletando resultados do meu algoritmo de detector de imagem. Então basicamente o que eu faço é que, a partir de um conjunto de imagens (com o tamanho de 320 x 480), eu iria correr uma janela deslizante de 64x128 através dele, e também sob um número de escalas predefinidas.

Eu entendi aquilo:

True Positives = quando minha janela detectada se sobrepõe (dentro do tamanho de interseção / centróide definido) com a verdade do solo (caixas delimitadoras anotadas)Falso Positivo = quando o algoritmo me dá janelas positivas, que estão fora da verdade.Falso Negativo = quando falhou em dar uma janela positiva, enquanto a anotação da verdade do terreno indica que há um objeto.

Mas e sobreVerdadeiros Negativos ? São estes verdadeiros negativos todas as janelas que o meu classificador me dá resultados negativos? Isso soa estranho, já que estou deslizando uma pequena janela (64x128) por 4 pixels por vez, e tenho cerca de 8 escalas diferentes usadas na detecção. Se eu fizesse isso, teria muitos negativos verdadeiros por imagem.

Ou eu preparo um conjunto de imagens negativas puras (sem objetos / humanos), onde eu simplesmente deslizo, e se há uma ou mais detecções positivas em cada uma dessas imagens, eu considero isso como falso negativo, e vice-versa. versa?

Aqui está uma imagem de exemplo (com rects verdes como a verdade do solo)