To evaluate detection and recogniti

To evaluate detection and recognition algorithms, there are many measures such as Recall,
Precision, and Accuracy [8]. In our context, as we know the distribution of positive and
negative examples (the ratio between positive and negative is 1/4) so we propose to evaluate
our system by Precision criterion, which is defined as follows:

Kết quả (Việt) 1:

Để đánh giá phát hiện và các thuật toán công nhận, có rất nhiều biện pháp như nhớ lại,Độ chính xác và độ chính xác [8]. Trong bối cảnh của chúng tôi, như chúng ta biết sự phân bố của tích cực vàphủ định ví dụ (tỷ lệ giữa tích cực và tiêu cực là 1/4) do đó, chúng tôi đề xuất để đánh giáHệ thống của chúng tôi bằng tiêu chí chính xác, được định nghĩa như sau:

Kết quả (Việt) 2:

Để đánh giá phát hiện và nhận dạng các thuật toán, có rất nhiều biện pháp như Recall,
chính xác, và chính xác [8]. Trong bối cảnh của chúng tôi, như chúng ta biết sự phân bố tích cực và
những ví dụ tiêu cực (tỷ lệ giữa tích cực và tiêu cực là 1/4) vì vậy chúng tôi đề xuất để đánh giá
hệ thống của chúng tôi bằng chính xác tiêu chuẩn, được định nghĩa như sau: