顯著性目標檢測模型評價指標 之 PR曲線原理與實現程式碼

目錄

一、PR曲線原理

在顯著目標提取中（關於視覺顯著性的簡要介紹點此處連結），PR曲線是用來評估模型效能的重要指標之一，PR曲線中的P(Precision)和R(Recall)分佈意為“查準率”和“查全率”。以“查準率”為縱座標，“查全率”為橫座標所做的曲線即為PR曲線（如下圖，來自南京大學周志華教授主編的《機器學習》第二章，p31）。

計算方法

我們將模型所提的顯著性目標圖譜S進行二值化得到M，然後通過下面公式逐畫素對比M與Ground-truth來計算Precision值與Recall值[1]：

閾值選取

將輸出圖片S進行二值化時，閾值選擇為從0到255，每取一個閾值，即可對所有輸出圖S算得一組相對應的Precision值與Recall值。最後將所有影象在該閾值下的Precision值與Recall值分別求平均，最後將會得到256對P,R值，以Recall為橫座標，Precision為縱座標繪製曲線圖即可得到precision-recall (PR)曲線。

二、Matlab程式碼

程式碼塊語法遵循標準markdown程式碼，例如：

function PRcurveHanle
%本程式的功能是對顯著性特徵提取的結果繪製PR曲線。
%by [email protected]
clc
clear
close all
%讀取資料庫
imnames=dir(path_output);  
imnames2=dir(path_target);  
num=length(imnames);
Precision=zeros(256,num);
Recall=zeros(256,num);
TP=zeros(256,num);
FP=zeros
 
(256,num);
FN=zeros(256,num);
MAES=zeros(num,1);
for j=1:num
    Target=imread(imnames2(j).name);%讀圖
    Output=imread(imnames(j).name);
    target=rgb2gray(Target);        %二值化ground-truth
    target0=(target)>0;
    for i=0:255
        %以i為閾值二值化Output
        output0=(Output)>i;
        output1=output0*2;
        TFNP=zeros(256,256);
        x=1;
        TFNP(:,:)=output1(:,:,x)-target0;
        TP(i+1,j)=length(find(TFNP==1));
        FP(i+1,j)=length(find(TFNP==2));
        FN(i+1,j)=length(find(TFNP==-1));
        Precision(i+1,j)=TP(i+1,j)/(TP(i+1,j)+FP(i+1,j));
        Recall(i+1,j)=TP(i+1,j)/(TP(i+1,j)+FN(i+1,j));
    end
    j
end
P=mean(Precision,2);
R=mean(Recall,2);
figure,plot(R,P)  

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參考文獻

[1]: A. Borji, M.-M. Cheng, H. Jiang, and J. Li. Salient object detection: A benchmark. IEEE TIP, 24(12):5706–5722, 2015.