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预测图像和gt图像都是黑白图像。 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_pr
浏览 18提问于2020-05-03得票数 0
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我正在做医学图像分割和三维图像处理，有两幅图像，一张是地面真实值(gt)，一张是分割预测结果(segm)，我需要计算另外两个指标。但我不知道如何计算这四种评估指标。非常感谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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了解和跟踪对象检测中的度量
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所以我做了所有这些事情，用对象检测api来启动和运行，对一些图像进行训练，并在其他图像上进行一些评估。因此，我决定使用加权PASCAL度量集进行评估:在张量板中，我为每个类和mAP获得了一些mAP，这是可以看到的，现在出现了问题。IoU给出了地面真相和预测盒重叠程度的值，并测量了我的目标检测器的精度。
第一个问题：如果没有探测到具有地面真相的物体，对IoU是否有影响？第二个问题:如果一个地面
浏览 0提问于2018-01-26得票数 2
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我正在处理一个图像分类问题。在分类之前，应该对图像进行分割。我尝试了几种方法。我的问题是“我如何测试分割的准确性?”我计划基于像素差异将最终的二值图像与正确的二值图像进行比较，以获得成功率。有没有更有效的方法来比较两个二值图像的边缘，而不是这样？
浏览 0提问于2012-12-20得票数 12
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我的图像有4个地面真相包围框，预测只有3个边界框。我知道如何计算两个边框的IoU / IoBB (1个预配置和1个地面)。我在这里有点困惑
浏览 0提问于2019-09-04得票数 1
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我正在转换一组图像和一组地面实况图像到LMDB数据库。其目的是逐个像素地预测。大多数用于从RGB图像创建LMDB的代码都有一行以CxHxW顺序表示转置，如下所示：我的图像数据(包括训练数据和相应的地面真实图像我的问题是，这一行的目的是什么，我应该对我的single channel图像<em
浏览 8提问于2017-01-03得票数 0
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据我所知，它使用预先计算的ROI(使用选择性搜索)，并使用这些来预测边界盒偏移，并使用平滑的L1损失，以细化这些和接近地面真相盒。
浏览 0提问于2021-04-05得票数 0
我正在使用keras为回归任务构建一个简单的神经网络。但是，输出总是倾向于地面真实y数据的“平均值”。见第一个图，蓝色是地面真理，红色是预测值(非常接近地面真理的常量平均值)。任何人都有想法，在什么条件下神经网络会停止早期学习，为什么回归输出倾向于地面真理的“平均值”？
浏览 4提问于2016-10-05得票数 6
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在随后的工作中，作者应用卷积递归神经网络(RNN)来预测二维图像序列表示的微结构的时空演化。特别是，他们应用某种3D-CNN和LSTM体系结构来预测晶体的生长：在上面的图片中，我们可以从一个测试用例中看到RNN预测(P)和地面真相(G)，其中RNN基于10个输入帧输出50帧。现在，这对我来说是新的东西: RCNN如何能够生成图像作为输出？根据我(有限的)知识，唯一能够在输出中生成新图像的结构是生成对抗性网络，如
浏览 0提问于2022-01-18得票数 2
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我是神经网络的新手，通过阅读，我经常遇到在网络中使用热图以及数据集提供的基本事实来评估网络性能的准确性(据我所知)。具体地说，考虑人群密度估计网络的应用，数据集提供人群图像，每个图像都有一个对应的地面实况.mat文件，该文件具有:表示图像中人头外观的X和Y坐标矩阵。图像中人头的总数(人群计数)，等于矩阵行数。我目前的理解是，一个图像将通过网络，结果将与给定的地面实况(无论是头部位置，还是人群数量)进
浏览 0提问于2018-10-17得票数 0
具体来说，我正在训练图像，输出是整个批次的每个像素的概率图。然后用地面真实数据计算损失函数。问题在于，在训练的中间阶段，预测输出在0.02 ~ 1e-4之间，地面真值像素在0~1之间，因此损失函数不惩罚与地面真相不相似的像素。我通过可视化一些中间阶段的输出和地面真实数据之间的平方误差来获得这个结果。
📷
浏览 0提问于2020-04-15得票数 2
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我有一组合成噪声的图像。示例如下：我也有他们相应的干净的文本图像作为我的地面真实数据。示例如下：这两个图像的维度大小为4918 x 5856。这是一个合适的大小来训练我的卷积神经网络将执行图像去噪。如果没有，我该怎么办？调整大小还是裁剪？谢谢。
浏览 14提问于2020-02-07得票数 0
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我正在研究一个multi-label图像分类问题，评估是根据系统预测标签和地面真实标签之间的F1-score进行的。鉴于此，我应该在获取keras_metrics.f1_score()的地方使用loss="binary_crossentropy"还是loss=keras_metrics.f1_score()：https
浏览 24提问于2019-05-27得票数 6
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UNET图像分割模型的混淆矩阵
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我使用了Unet模型进行图像分割。我使用了RGB图像和相应的图像掩码，在输出时我得到了相应的感兴趣区域。现在我想找出这个模型的混淆矩阵，并从中评估其他参数。能帮上忙吗？我无法得到建立混淆矩阵所需的预测值和实际值。谢谢
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
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我有一组带有地面实况检测箱的图像，我想简单地通过模型动物园的预训练模型来运行它们，并获得地面实况箱和预测检测之间的精度/回忆/映射。但我见过的所有评估方法都使用训练/验证数据，而我从来没有指定过这些数据，因为我使用的是预先训练的模型。 这似乎是一个简单的问题，但我似乎找不到答案。我该怎么做呢？
浏览 13提问于2020-06-16得票数 2
我正在Kaggle上做一个竞赛，其中的评估指标定义为 IoU(A,B)=(A∩B)/(A∪B)
该指标扫描一定范围的IoU阈值，在每个点计算平均精度值。换句话说，阈值为0.5时，如果预测对象与地面真实对象的并集交集大于0.5，则该预测对象被视为“命中”。在每个阈值t处，基于通过将预测</
浏览 11提问于2018-08-30得票数 8
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我需要建立一个神经网络来识别多个特定形状的配置(方形，三角形…)。在图像中并改变它们的颜色作为输出。
因此，神经网络将以32x32x1 (灰度)作为输入，32x32x3作为输出。我的问题是:我应该用什么样的函数来训练我的神经网络。因为我读了一些文章来找出来，这不是一个分类或回归问题(据我所理解)，所以我有点迷失了，因为我是新来的。考虑到我有一个与输入映像相对应的输出映像的数据库，我可以在上训练网络，在这个项目中使用Tensorflow进行
浏览 1提问于2020-10-31得票数 0
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我使用以下文档训练我自己的模型来对花进行分类，如下所述：
我指定--max_step=30只是为了查看是否可以像预期的那样使用模型进行分类。完成这些训练步骤后，我得到了以下文件：model.ckpt-29.inde
浏览 2提问于2017-03-22得票数 0
我使用的是ILSVRC2012数据集，为此，我使用了ground_truth_labels和synset_words.txt。现在，我访问并只下载包含动物的图像。我用神经网络来做预测，现在，我想计算分类误差，但我没有基本的真实标签。n00015388_12.JPEG，n00015388_119.JPEG
图片的名称和<
浏览 2提问于2017-01-25得票数 0
在测量GAN的性能时，采用了两个标准:生成图像的质量和基于合成数据分布熵的图像多样性。但是我怎么知道在给定的情况下应该使用什么。它们之间有什么比较或建议使用吗？
浏览 0提问于2020-03-11得票数 5
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