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Boa tarde,
na aula Visão Computacional: O Guia Completo > Reconhecimento facial> Avaliação do classificador com Dlib 3’33”, há um erro.
O motivo de ter atingido 0% de acurácia é porque os arrays estão com formatos diferentes. O array previsões está com dados do tipo string, já o array saidas_esperadas está com dados do tipo inteiro.
Eu fiz a mudança no código para, ao não detectar face, ao invés de retornar o texto “Face não identificada”, eu retornei o código 9999.Desta maneira, o cálculo da acurácia foi efetuado corretamente. No meu caso eu inseri algumas imagens e a acurácia ficou em 92%.
Em anexo as telas que ilustram o que estou dizendo.
Atenciosamente,
Flávio MaiaOlá Flávio!
Boa observação, nesse caso a diferença de formato impossibilita o cálculo correto da acurácia. O problema parece ocorrer quando a face não é detectada em uma das imagens, o que faz com que um dos valores seja uma string e por isso ele precisa automaticamente salvar nesse formato, que é diferente daquele definido para a variável “previsoes”.
Creio que passou despercebido pelo fato de que com o teste usando confiança=0.3 nenhuma das faces em questão foram detectadas, então coincidentemente nesse caso deveria retornar 0 mesmo.Obrigado pela sua colaboração
Na verdade com confiança 0.3 ele detecta sim.
Eu fiz o teste com confiança 0.3 e deu uma acurácia de 91%.
Veja na tela que anexei no fórum, quando utilizei 9999 ao invés de “Face não detectada”Ah sim ele consegue detectar faces com esse limiar, porém o que eu me referi na resposta anterior na verdade era quanto ao momento da gravação da aula, pois no vídeo (minuto 3:02) perceba que após mudar para essa nível de confiança nenhuma das faces exibidas na célula de saída foram detectadas, então por isso quis dizer que passou despercebido.
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