如何获得“检测到”物体的概率值?

时间:2019-01-16 20:59:19

标签: tensorflow keras deep-learning classification

inp是一张图片。

 prediction = model.predict([inp])

我分别用猫和狗训练它。

    if int(prediction[0][0]) == 0:
        print("it is a cat")

我怎么知道输入的猫或狗的概率?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

然后,您就可以区分猫和狗。请注意,您已将数据0标记为猫,将1标记为狗。

然后输出表示二进制事件,当接近零时是cat,而当接近1时是dog。 p(dog)=预测,p(cat)= 1-p(dog)。

通常进行一项称为 ROC曲线 PR曲线的研究,以确定在哪一点上区分猫和狗。

但是在您的情况下,您可以考虑使用0.5,即:

p = model.predict([inp]) 
is_cat = p <= 0.5
is_dog = p> 0.5