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Evaluation metric for image understanding

机译:图像理解的评估指标

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摘要

We propose in this paper a new evaluation metric that enables to quantify the quality of an image interpretation result. This metric takes into account the a priori knowledge used by the interpretation algorithm and the ground truth associated with the original image. We combine two metrics that evaluate the localization and recognition results of each detected object. We show that the proposed metric fulfills some theoretical properties and has a correct behavior face to empirical experiments on an image benchmark database. We think that this metric could be a reliable reference for image and video understanding competitions.
机译:我们在本文中提出了一种新的评估指标,该指标可以量化图像解释结果的质量。该度量考虑了解释算法使用的先验知识以及与原始图像关联的地面真实性。我们结合了两个指标来评估每个检测到的对象的定位和识别结果。我们表明,所提出的度量标准具有一定的理论特性,并且在图像基准数据库上的经验实验具有正确的行为面。我们认为,该指标可以作为图像和视频理解比赛的可靠参考。

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