问题描述
我想进行一个练习，并使用 Canny Detector 绘制生成为 Precision-Recall (PR) 曲线的图形。为了成功，我学习了 PR 的数学背景 - 以及 PR 的相关内容，例如 F1 分数。但我相信我误解了一些操作。在下面，您可以看到我为使用 Canny 生成此曲线而准备的清单：
公关曲线检查表
- 识别数据集，例如 BSD300。
- 将 Canny 与我决定的西装阈值一起用于相关数据集的测试图像。并将它们保存在一个文件夹中。
- 使用 Canny 的结果（位于相关文件夹中）和 Human 的图像结果（pb 文件）计算精度、召回率和 F1 分数。
- 所有测试图像的迭代步骤 3。
- 使用数据集中每个图像的精度、召回率和 F1 分数计算平均精度、召回率和 F1 分数。
- 输出精度、召回率和 F1 分数。
首先，通过这些步骤，我们无法创建曲线，因为我们只能从每个分数中获得一个值。我认为我在检查清单中使用阈值时被误导了。
如何使用 Canny 为数据集创建 PR 曲线，以及我在清单上的哪些步骤被误导了？ PR 曲线上的点是什么？这些点是否显示不同的阈值？
祝您有美好的一天！
解决方法
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