_mask = [mask == i for i in range(num_classes)] return np.array(_mask).astype(np.uint8) def onehot2mask(mask): """ Converts a mask (K, H, W) to (H,W) """ _mask = np.argmax(mask, axis=0).astype(np.uint8) return _mask 用法:如果gt是灰度图,如上面的例子,用起来就比...
因此，就需要使用One-hot编码对gt进行编码，将其编码为 [H, W, 5] ，最后再对维度进行transpose即可。编码前和编码后的变化类似图中所示（上图对应编码前，下图对应编码后）。mask_to_onehot 用来将标签进行one-hot， onehot_to_mask 用来恢复one-hot，在可视化的时候使用。方法一在使用的时候需要...
2、Mask分支很巧妙的和Faster R-CNN这个分支并联起来。 3、Mask分支中采用了FPN结构 看完不得不说何大神YYDS 五、损失计算: Mask R-CNN的损失就是在Faster R-CNN的基础上加上了Mask分支上的损失,即: 其中Mask分支的损失就是二值交叉熵损失(Binary Cross Entropy)。
mask_zero:布尔值,确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’ (padding)值,该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为True的话, 模型中后续的层必须都支持masking,否则会抛出异常。如果该值为True, 则下标0在字典中不可用,input_dim应设置为|vocabulary| + 2。
mask_zero:布尔值,确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’ (padding)值,该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为True的话, 模型中后续的层必须都支持masking,否则会抛出异常。如果该值为True, 则下标0在字典中不可用,input_dim应设置为|vocabulary| + 2。
pt = p*t + (1-p)*(1-t)# pt = p if t > 0 else 1-pw = alpha*t + (1-alpha)*(1-t)# w = alpha if t > 0 else 1-alphaw = w * (1-pt).pow(gamma)returnF.binary_cross_entropy_with_logits(x, t, w, reduction='sum') ...
1、二叉搜索树(Binary Search Tree) 又名二叉排序树、二叉查找树。二叉搜索树作为一种经典的数据结构,它既有链表的快速插入与删除操作的特点,又有数组快速查找的优势;所以应用十分广泛,例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作。 二叉搜索树是具有有以下性质的二叉树: (1)若左...
tensor(0.8056, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) ROC 曲线 我们将要使用的另一个指标是每个标签的接受者操作特征 (ROC) 下的面积。ROC 是通过绘制真阳性率 (TPR) 与假阳性率 (FPR) 来创建的: TPR=TP/(TP+FN) FPR=FP/(FP+TN) from sklearn import metrics ...
Converts a segmentation mask (H,W) to (K,H,W) where the last dim is a one hot encoding vector """_mask=[mask==iforiinrange(num_classes)]returnnp.array(_mask).astype(np.uint8)defonehot2mask(mask):""" Converts a mask (K, H, W) to (H,W) """_mask=np.argmax(mask,axis...