Différences entre les versions de « Qualité de la reconnaissance »

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(Ajout de l'aide pour la qualité des modèles au cours du temps)
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Ce graphe représente la qualité de la reconnaissance automatique au cours de la saison. Un score de 100% indique une reconnaissance parfaite, toujours correcte.
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La ligne "Présence d'un oiseau" représente la qualité de la reconnaissance des vidéos où un oiseau est à la mangeoire. Souvent les mangeoires se déclenchent au gré d'une petite rafale de vent et prennent une vidéo vide, sans oiseau: cet algorithme permet d'identifier ces vidéos et de les retirer de l'interface en ligne. Le score de qualité est ici l'aire sous la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Courbe_ROC courbe ROC], qui prend en compte à la fois la bonne reconnaissance des vidéos avec un oiseau (sensibilité), et le fait que certaines vidéos avec des oiseaux ne sont pas gardées (spécificité).
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Les lignes "Espèces" représentent la qualité de la reconnaissance des espèces. Les algorithmes utilisés peuvent utiliser l'information sur la masse des oiseaux ou non, ce qui donne lieu à deux lignes sur le graphe. En général, la prise en compte de la masse de l'oiseau permet d'améliorer le score de prédiction (ici la fraction des vidéos où l'espèce est correctement déterminée). Les sauts dans ces deux courbes sont le plus souvent à mettre en relation avec l'arrivée d'une nouvelle espèce dans le lot de celles à reconnaitre automatiquement.

Version du 20 novembre 2020 à 16:32

Qualité des modèles au cours de la saison

Ce graphe représente la qualité de la reconnaissance automatique au cours de la saison. Un score de 100% indique une reconnaissance parfaite, toujours correcte.

La ligne "Présence d'un oiseau" représente la qualité de la reconnaissance des vidéos où un oiseau est à la mangeoire. Souvent les mangeoires se déclenchent au gré d'une petite rafale de vent et prennent une vidéo vide, sans oiseau: cet algorithme permet d'identifier ces vidéos et de les retirer de l'interface en ligne. Le score de qualité est ici l'aire sous la courbe ROC, qui prend en compte à la fois la bonne reconnaissance des vidéos avec un oiseau (sensibilité), et le fait que certaines vidéos avec des oiseaux ne sont pas gardées (spécificité).

Les lignes "Espèces" représentent la qualité de la reconnaissance des espèces. Les algorithmes utilisés peuvent utiliser l'information sur la masse des oiseaux ou non, ce qui donne lieu à deux lignes sur le graphe. En général, la prise en compte de la masse de l'oiseau permet d'améliorer le score de prédiction (ici la fraction des vidéos où l'espèce est correctement déterminée). Les sauts dans ces deux courbes sont le plus souvent à mettre en relation avec l'arrivée d'une nouvelle espèce dans le lot de celles à reconnaitre automatiquement.