《表3 各模型检测结果：基于深度学习的安全帽佩戴检测与跟踪》

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《基于深度学习的安全帽佩戴检测与跟踪》

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然后将图片测试集输入各个检测模型，比较检测效果。本文以模型检测的平均精确率（m AP）、检测速度（FPS）以及未佩戴安全帽对应的AUC值作为检测效果的评价指标，结果如表3所示。其中AUC值即为ROC曲线下的面积，本文算法模型针对未佩戴安全帽数据绘制的ROC曲线如图9所示，横坐标为FPR，纵坐标为TPR，计算公式如式（8），其中，TP、FP、FN与上述意思相同，TN即为被正确划分为负例的个数。