【python】计算miou

最新推荐文章于 2024-11-29 11:22:54 发布

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最新推荐文章于 2024-11-29 11:22:54 发布 · 2.8k 阅读

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这篇博客详细介绍了如何使用Python进行Intersection over Union (IoU)的计算，这是目标检测和图像分割任务中常用的评价指标。通过示例代码，展示了从基本概念到实际应用的过程。

详细代码

import numpy as np

def compute_miou(pred, target, nclass):
    mini = 1

    # 计算公共区域
    intersection = pred * (pred == target)

    # 直方图
    area_inter, _ = np

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python 图像语义分割mIOU代码详解

weixin_43429375的博客

01-21

4606

mIOU公式在此不赘述。 1、fast_hist(label.flatten(), pred.flatten(), num_classes) 2、生成关于像素的混淆矩阵 k = (a >= 0) & (a < n)这句用来过滤噪声像素 np.bincount(n*a[k].astype(int)+b[k],minlength=n**2).reshape(n,n)解释如下： (1) n*a[k].astype(int)+b[k]中n=2，a= label.flatten()，b=

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xx_ii

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qq_45152711的博客

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sakumashirayuki的博客

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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],classNum,input.shape[1],input.shape[2]])#创建[b,c,h,w]大小的0矩阵 targetTmp = to

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