pixel acc 、mean acc、 IU、 FWIU (pixel accuracy 、mean accuraccy 、mean IU 、frequency weighted IU)

最新推荐文章于 2023-06-16 11:37:01 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-16 11:37:01 发布 · 516 阅读 · 1 ·
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关于topk accuracy
NLP与推荐算法
04-06 2010
这个概念是单标签多分类中的，先说我们认识的acc，这个是求softmax后的最大值索引，只要对应上就是预测正确。 这就是top1，topk啥意思呢？ 最大值的索引可能与标签没有对应上，只要最大值索引排序中前k个有对应的正确标签就说明预测对了，举个例子： softmax后y_scores为： [0.2,0.3,0.4,0.1] [0.15,0.3,0.05,0.5] 求argmax后为 ...
deepLab-v2的模型评估:pixel accuracy /Iou
09-04
deeplab-v2自带的评估代码，主要永高这三个文件，按照自己的路我，需要的可以参考。
深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU)
恰同学少年的博客
01-03 3万+
深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU)下面是根据全卷积语义分割的准确度程序编写import _init_pathsimport os import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as p
PASCAL-VOC：指标问题 miou、pix-acc：以项目:pytorch-deeplab-xception为例和语义分割常用loss介绍:语义分割博客
baidu_40840693的博客
10-29 5371
博客： https://www.jianshu.com/u/ed6d4d31c5b0 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 深度学习图像分割（一）——PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详...
语义分割介绍和FCN
ffllxx123的博客
07-18 626
bb
混淆矩阵和语义分割评价指标:Acc CAcc MAcc loU MIoU FWMIoU
我的博客
06-16 1376
混淆矩阵和语义分割评价指标:Acc CAcc MAcc loU MIoU FWMIoU
pytorch下实现mIou(mean intersection over union)和pA(pixel accuracy)
01-06
mIou import torch import numpy as np def Iou(input,target,classNum): ''' :param input: [b,h,w] :param target: [b,h,w] :param classNum: scalar :return: ... inputTmp = torch.zeros([input.shape[0],...
mean IU_分割
LiuXiaoXueer的博客
05-21 2092
在《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提到的IU就是IoU。 mean IU：不同类别识别准确度的平均值，比如一张图片要识别2个物体，mean IU 就是这两个物体分别的IU的平均值 def label_accuracy_score(label_trues, label_preds, n_class): """Returns accuracy score evaluation result. - overal
评估DeepLab-v2的分割结果:pixel accuracy、IoU
Cheese的博客
09-04 3733
上篇文章详细记录了deeplab-v2的训练过程，这篇文章记录一下deeplab-v2的评估方法。 deeplab-v2自带了评估代码，在： /new/xxx/DeepLab/deeplab_v2/deeplab-public-ver2/matlab/my_script/ 主要涉及到三个.m文件，分别是： EvalSegResults.m 程序入口，也是后面要执行的文件，在这个文件开头...
PyTorch绘制Loss与Acc曲线及LeNet5在图像识别中的应用
"这篇文章主要介绍了如何在PyTorch中利用TensorboardX绘制损失(loss)曲线和准确率(acc)曲线，以及使用LeNet5模型进行图像识别。作者在Anaconda3环境中创建了专门的PyTorch虚拟环境，并通过Spyder编写代码。文章提供...
global accuracy 和 mean accuracy的区别
ACM之路
12-02 2844
global 全部一起算 mean 每个类单独算
【数据预处理】：图像去均值：image mean 和 pixel mean
Jack_Kuo的博客
07-22 4万+
1.什么是均值？ 对于每帧图像来说，均值分为两种：image mean 和 pixel mean。 image mean： 简单的说，读入一张彩色图像，假设是(N*N*3)，这时候，求出image mean的话，就也是N*N*3，相当于把所有训练集在同一个空间位置上的像素的对应通道求了均值，也就是caffe里生成的mean.binaryproto文件， pixel mean： 而pixe...
深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(PA、MPA、IOU、FWIOU)
Lily的博客
10-19 2596
pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU 详解转自：https://blog.csdn.net/u014593748/article/details/71698246 代码测试 import numpy as np # https://blog.csdn.net/qq_21466543/article/details/82936246 class Evaluator(object): def __init__(self
语义分割的评价指标——IoU
热门推荐
lingzhou33的博客
02-25 7万+
文章目录语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union） 语义分割的评价指标 在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候，常常将预测出来的结果分为四个部分：true positive,false positive,true negative,false negative,其中negative就是指非物体标签的部分(可以直接理解为...
PA,MIOU,FWIOU
RUN
09-09 5951
转载 https://www.cnblogs.com/Trevo/p/11795503.html 对于像素级别的分类，最常用的评价指标是Pixel Accuracy（像素准确率）和Mean Inetersection over Union（平均交并比），二者的计算都是建立在混淆矩阵的基础上的–PA，MPA，MIoU，FWIoU 预测正确，前面就是T，否则就是F。预测成什么，后面就是什么。很简单，只是一个表示而已，第一个字母表示预测的正误，第二个字母表示预测成什么，两个即可以表示从什么预测成什么。 使用Pi
比较语义分割的几种结构：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab
dfj77477的博客
03-10 3356
简介 语义分割：给图像的每个像素点标注类别。通常认为这个类别与邻近像素类别有关，同时也和这个像素点归属的整体类别有关。利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求。现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率，以及如何组合这些向量。 几种结构 全卷积网络FCN：上采样提高分割精度，不同特征向量相加。[3] UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采用弹性形变的方式，...
Scene Parsing
AlgoComp
01-03 2383
Scene Parsing
Mean Decrease Accuracy
最新发布
03-01
### Mean Decrease Accuracy in Machine Learning Explained In machine learning, particularly within the context of feature importance evaluation for tree-based models like Random Forests, **Mean Decrease Accuracy** serves as a critical metric. This measure evaluates how much removing or permuting the values of each predictor variable decreases the accuracy of predictions made by the model. When calculating this metric, the process involves measuring the decrease in prediction accuracy when out-of-bag observations are used on which to calculate an error rate after randomly permuting columns one at a time[^3]. The larger the drop in accuracy due to permutation, the more important that particular feature is considered to be for accurate predictions. For instance, consider a dataset where features significantly contribute to predicting outcomes accurately. If shuffling a specific feature's data points leads to a substantial reduction in overall predictive performance, it indicates high significance of that feature towards achieving correct classifications or regressions. This method provides insights into understanding not only individual contributions but also interactions between different variables impacting final results produced by ensemble methods such as those employing bagging techniques. ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # Load Iris Dataset data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) # Train Model model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) # Calculate Feature Importances using Mean Decrease Accuracy baseline_accuracy = model.score(X_test, y_test) feature_importance_scores = [] for i in range(X_test.shape[1]): temp_data = X_test.copy() np.random.shuffle(temp_data[:,i]) shuffled_accuracy = model.score(temp_data, y_test) decrease_in_accuracy = baseline_accuracy - shuffled_accuracy feature_importance_scores.append(decrease_in_accuracy) print(feature_importance_scores) ```
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