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- 阈值：0.7
- 模型: UAV-250321.onnx
- 模型评估结果：
- 真阳性(TP): 34
- 假阳性(FP): 1
- 真阴性(TN): 610
- 假阴性(FN): 144
- 误报率(FPR): 0.16%
- 漏报率(FNR): 80.90%
- 0.6
- 模型评估结果：
- 真阳性(TP): 68
- 假阳性(FP): 1
- 真阴性(TN): 610
- 假阴性(FN): 110
- 误报率(FPR): 0.16%
- 漏报率(FNR): 61.80%
- 阈值：0.5
- 模型: UAV-250321.onnx
- 模型评估结果：
- 真阳性(TP): 96
- 假阳性(FP): 25
- 真阴性(TN): 586
- 假阴性(FN): 82
- 误报率(FPR): 4.09%
- 漏报率(FNR): 46.07%
- 阈值：0.45
- 模型: UAV-250321.onnx
- 模型评估结果：
- 真阳性(TP): 111
- 假阳性(FP): 61
- 真阴性(TN): 550
- 假阴性(FN): 67
- 误报率(FPR): 9.98%
- 漏报率(FNR): 37.64%
- 阈值：0.3
- 模型: UAV-250321.onnx
- 模型评估结果：
- 真阳性(TP): 147
- 假阳性(FP): 246
- 真阴性(TN): 365
- 假阴性(FN): 31
- 误报率(FPR): 40.26%
- 漏报率(FNR): 17.42%
- 1. 分开复杂背景和简单背景
- 2. 漏报和误报率的计算方式
- 3. 响应时间，多久能画面当中测出无人机（响应时间）
- + 白天、黄昏、多云、阴天
- + 位置标定的方式
- + 电机定位精度
- + 告警
- + 热成像版本
- + 飞机型号、方向、远近、姿态
- + 垂直起降飞行
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