【python】计算miou

最新推荐文章于 2024-11-29 11:22:54 发布
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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。

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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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计算 语义分割结果 MIOU，miou.py操作简单，输出结果清晰
07-02
# 执行命令： python miou.py --labels=D:/.../labels --pred=D:/../infer # 其中 --labels 为标注图片路径 --pred 为预测出的图片路径 # 最终结果会打印输出，也会在同级目录下，生成一个txt文档，保存各个类别 iou # 操作极为简单
[python]计算miou的方式
xx_ii
05-09 2061
这个例子是在VOC2012数据集上实现的miou计算 /Users/oldwong/Documents/CodeHouse/PycharmProjects/Test/eval_mIoU.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import argparse import json from PIL import Image from os.path import join # 设标签宽W，长H def fast_
图像分割评测指标MIOU之python代码详解
Jessica__Chan的博客
04-20 5151
Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。 Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的...
mIOU计算代码
qq_45152711的博客
08-17 1005
使用时，只需将预测的标签和真实标签传入compute_miou函数，以及类别数，即可计算得到mIoU值。
python 图像语义分割mIOU代码详解
weixin_43429375的博客
01-21 4566
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=
深度学习图像分割评测指标MIOU之python代码详解
weixin_42188270的博客
01-24 1万+
博主刚期末考完，就又又又被导师抓来干活了！这次的任务是！帮学长的论文实验的分割结果与正确的分割结果（ground truth）做个对比，给出测评结果。于是，我就找了目前几个主流的评测指标如下： Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被...
pytorch语义分割计算mIoU
sakumashirayuki的博客
04-27 5586
版本：python3 pred为模型预测的label，像素0表示背景，像素1表示类别1，像素2表示类别2，以此类推。 target为groundtruth，这里读入格式为PIL image，格式不一样的请自行修改 这里的n_classes是目标物类别数。比如，对于只有背景和一个检测物类别的二分类问题，n_classes=1 因为pythonfor循环的range(a,b)，范围其实为[a,b)，所...
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],classNum,input.shape[1],input.shape[2]])#创建[b,c,h,w]大小的0矩阵 targetTmp = to
深度学习计算机视觉图像分割领域指标mIoU（平均交并比）计算代码与逐行解析
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学习小记：语义分割模型训练后的测试及miou值的求取（python）
qinaoping的博客
06-23 2702
小白学习语义分割，记录一下，方便以后查阅。 借鉴了这个链接里面的deepva-mobilenet模型： https://github.com/bubbliiiing/Semantic-Segmentation 求miou主要借鉴这个链接： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42750737/article/details/88886242 其中我有一个疑问： 当预测的类数多于标签实际的类数，单张图片的miou，是除以标签上的类数，还是预测的类数？ 希望有大佬能讲解一下，感谢！ fro
python实现IOU计算案例
09-17
主要介绍了python实现IOU计算案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
语义分割中各类别mIoU计算
01-11
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计算器python实现源代码
12-26
计算器python实现源代码，有简单界面，可以实现各种计算，表达式运算等~
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05-31
用Python计算图像对不同地物分类精确度， 计算分类结果图与标准参考图的混淆矩阵， 对分类结果进行评价
图像分割评价指标---mIoU（平均交并比）计算代码（OpenCV/C++）
Lujiahao98689的博客
10-07 6404
图像分割评价指标---mIoU（平均交并比）计算代码（OpenCV/C++） 运行环境：Visual Studio+OpenCV+C++ 输入：准备好的Groundtruth数据+分割得到的二值图像 输出：每张分割结果的IOU值+最后输出MIOU值（平均交并比） mIoU计算的基本原理可见其他博主的叙述，这里不作介绍。 IOU（交并比）计算子程序如下： double MIOU(cv::Mat im...
批量数据计算mIoU代码实现
随风i的博客
10-11 326
多个类别分割mIoU的实现 # 多类别miou计算方法 def get_miou(outputs, masks, num_classes=20): # 计算 mIoU # 获取每个像素的预测类别，形状为 [batch_size, width, height] pred_labels = torch.argmax(outputs, dim=1) # 预测类别 total_miou = 0.0 # 初始化总 mIoU valid_class_count = 0 #
使用numpy计算miou指标
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豆芽菜
11-29 223
【代码】使用numpy计算miou指标。
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m0_51579041的博客
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【深度学习实战（17）】计算语义分割的性能指标mIOU
目标检测(IOU) + 语义分割(mIOU) +NMS
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03-21 7868
一、IOU 我们先来看下IOU的公式： 现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1) 这里我们可以看到和在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量． 所以，我们只需要求解就行 这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出： 当有重叠或者...
miou函数计算miou值
05-26
miou (Mean Intersection over Union) 是一种用于衡量图像分割的指标，计算方法如下： 1. 对于每个类别，计算它的 IoU（Intersection over Union）指标，IoU 指标表示预测分割结果与真实分割结果的交集与并集之比。 2. 对于所有类别的 IoU 指标取平均值，即为 miou 值。 以下是一个 Python 函数，用于计算 miou 值： ```python def miou(y_true, y_pred, num_classes): ious = [] for c in range(num_classes): true_class = y_true == c pred_class = y_pred == c intersection = np.logical_and(true_class, pred_class).sum() union = np.logical_or(true_class, pred_class).sum() if union == 0: ious.append(float('nan')) else: ious.append(intersection / union) return np.nanmean(ious) ``` 其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别为真实分割结果和预测分割结果，都是大小为 `(height, width)` 的二维数组。`num_classes` 表示类别数，包括背景类别。 函数返回的是 miou 值。
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