实验采用精确率 Precision 、召回率 Recall 和 F1值对裂缝分割结果进行定量分析,其定义如下: 其中, FN 是假阴性,表示被误判为负样本的正样本; FP 是假阳性,表示被误判为正样本的负样本;TN 是真阴性,表示负样本被正确判定负样本;TP 是真阳性,表示正样本被正确判定为正样本。对于裂缝与背景来说,TP 是正确预测...
unet语义分割评价指标的所有代码 以下是UNet语义分割评价指标的代码示例: 1.混淆矩阵 python import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix #根据预测结果和真实标签计算混淆矩阵 def compute_confusion_matrix(y_true, y_pred, num_classes): y_true = y_true.flatten() y_pred = y_pred...
但也容易丢失图像的局部语义信息，从而影响对细节较为敏感下游任务的性能，例如目标检测和实例分割。