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我想了解多类分类的mIoU是如何计算的。每个类的公式为
问题是，当预测错误时，准确率就会真正降低。它添加了另一个类来计算平均值。预测也是由4个类别(0,1,4,5)进行的</e
浏览 16提问于2020-05-19得票数 0
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我正在使用城市景观作为我的数据集。如您所知，在培训期间，您忽略了城市景观中的一些类，它被标记为255。我使用加权损失来忽略未知类的损失(将未知类的损失设置为零)。现在，我想将未知类排除在我的评估度量中( Union (MIOU)上的平均交集)，对于我来说，.It目前还不清楚如何排除未知类。目前，我正在使用tensorflow方法考虑所有类，包括这样的</e
浏览 1提问于2019-03-11得票数 2
我想要跟踪的指标是应计和均值交集超过联合(以及我的损失)。return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops)但是对于miou，第二个返回值是用于计算miou的混淆矩阵的更新操作。这是一个numClass，numClass张量。如果我试
浏览 16提问于2019-07-12得票数 0
在tensorflow中是否有可能获得负值的iou？我得到了负值。mIOU, conf_mat = tf.metrics.mean_iou(labels=gt_label, predictions=predict_labels,
num_classes但它是在损失函数中计算的。
浏览 1提问于2017-06-24得票数 0
我在Tensorflow官方实现的DeeplabV3+ (eval.py)中发现了评估脚本，它使用tf.metrics.mean_iou来更新均值IOU，并将其添加到Tensorboard进行记录。tf.metrics.mean_iou实际上返回了2个张量，一个是计算的平均值IOU，另一个是opdate_op，根据官方文档(doc)，混淆矩阵。似乎每次如果你想得到计算出的mean_iou，你必须首先调用那个update_op。 我正在尝试将此update_op作为张量添加到摘要中，但它不起作用。我的问题是如何将这个混淆矩阵
浏览 72提问于2019-05-24得票数 2
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通过一个多项交叉熵损失函数，这得到了比较好的结果，特别是考虑到我正在处理的训练数据量稀少，mIoU为0.44：然而，当我用骰子丢失实现来代替它时，网络预测的分割要小得多，这与我对其理论的理解是相反的我认为它应该能更好地处理不平衡的数据集，并且应该更好地预测较小的类：表更好地可视化了这一点；正如您所看到的，随着骰子的丢失，更小的类永远不会被预
浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
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我尝试使用tensorflow内置的mean_iou函数来计算语义分割的IoU分数。我的代码是：#y_mask.shape == [batch_size, h * w, n_classes
浏览 1提问于2017-03-07得票数 3
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我的输出是所有类的平均iou和像素精度，但我需要更多的粒度，因此需要每个类的iou和像素精度。这是为了查看哪些类需要改进。 我想这是可能的，但是如何实现呢？
浏览 32提问于2019-06-18得票数 1
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地面实况图像中的白点表示地面实况值。预测图像中的白点表示预测点。 两个图像都由图像上的多条线组成(存在多条线。它们都属于同一类) 我使用以下方法 n_gt_pixels = cv2.countNonZero(im_gt) #count number of white pixels in gt image
n_predicted_pixels你能告诉我这是否是评估模型的正确方法？有没有更好的方法呢？(这种方法需要很长时间)
浏览 18提问于2020-05-03得票数 0
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多类语义分割模型评价
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我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！顺便说一下，我使用的是PyTorch框架和CamVid数据集。
浏览 14提问于2020-06-19得票数 3
我目前正在制作一个带有1个类的自定义数据集。我正在标记的图像包含了每个图像中的几个对象(在30-70之间)。因此，我想知道在计算数据集的大小时，是否应该将每个图像中的每个对象计算为“1个数据点”？每幅图像是否需要更多的对象，需要更少的图像？
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX这是它显示的错误如果您有任何解决此问题的想法，请帮助我。提前谢谢你。
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
我正在尝试使用probsvm包实现一个多类svm模型，我得到了这个错误：
Error in probsvm(tra[, -72], y, type = "ovo", Inum = 10, fold =
浏览 1提问于2017-11-05得票数 0
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用于多类分类的AUC
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让我们假设我们有一个3类的分类问题，并且我们有高度不平衡的数据。假设在第一类中我们有185个数据点，在第二类199中，在第三类720中。为了计算多类问题上的AUC，有写在中的宏观平均(给予每个标签的分类相同的权重)和微观平均方法(将标签指示矩阵的每个元素视为二进制预测)。对于这种不平衡的数据集，应该使用AUC的微观平均还是宏观平
浏览 34提问于2018-08-27得票数 0
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我将开发具有许多(100+)类的命名实体识别系统。假设它们的频率大致相等，哪种算法的性能最好？根据我对CRF工作原理的理解(不幸的是，距离理想很远)，它在这里应该是可以的。那么，CRF算法是否适用于具有大量类的NER？
浏览 3提问于2014-08-10得票数 1
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用于多类分类的ROC
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我正在做不同的文本分类实验。现在我需要计算每个任务的AUC-ROC。plt.ylim([-0.1,1.2])plt.xlabel('False Positive Rate')但现在我需要为多类分类任务做这件事我在某处读到我需要对标签进行二值化，但我真的不知道如何计算多类分类的ROC。小贴士？
浏览 2提问于2017-07-27得票数 33
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我正在使用sklearn的函数和pytorch来训练模型，并使用类权重进行多类分类。为了计算类别权重，我们是否需要使用所有数据(训练、验证和测试)或仅使用训练集数据来计算类别权重。谢谢
浏览 5提问于2021-11-30得票数 0
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我知道logistic回归适用于二元分类，而softmax回归则适用于多类问题.如果我用相同的数据训练多个logistic回归模型，并将它们的结果归一化，得到多类分类器而不是使用一个softmax模型，我想结果是一样的。我可以说：“所有的多类分类器都是二进制分类器的级联结果”。(神经元网络除外)
浏览 3提问于2016-03-17得票数 24
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