大海

图像定位数据集（image localization dataset）是一个简单的用于图像定位实验的数据集，参考Image Localization Dataset

IoU(Intersection over union, 交集并集比)是目标检测领域常用的评价标准，通过比较真值边界框（the ground-truth bounding box，手动标记）和预测边界框（the predicted bounding box）的重合度来判定算法检测性能

计算多分类任务的PR曲线

学习和使用多分类任务的ROC曲线

学习多分类任务的混淆矩阵计算，共有两种方式：

1. one VS rest
2. one VS one

\(F_{1} score\)可以解释为精确度和召回率的加权平均值，相当于精确率和召回率的综合评价指标

当前着重于二分类F1 score

准确率和精确率是常用的算法评价标准，但是其定义略有差别

2020年1月份OKR实现

在网上看到很多vloger都发布了自己的2019年小结，想想自己的2019年也发生了很多事情，记录一下

OKR（Objectives and Key Results，目标与关键结果）工作法是最近非常热门的管理和实践模型，在公司实习的时候接触了这个概念，后来回学校后就没有去深入研究。买了一本书《OKR工作法》进行学习，里面通过一个创业案例来说明OKR工作法的使用。从我个人观点来看，OKR的概念非常抽象，整个模型可以说很简单，不过确实能够通过实践它得到不一样的进步

以下内容更多的关注于个人的OKR学习和实践