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?Tensorflow : IOU per class IoU for semantic segmentation implementation in python/caffe per class
requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,1,256,486] rhs shape= [1,1,256,546]
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
我有一个包含300行和4列的IoU值的numpy数组。如果行中的每个元素都小于0.5,则选择行。我编写了一个尝试这样做的代码,但是它返回每个元素都为零的行。import numpy as npfor x in range(len(iou)): negative_boxes.append(iou[x])
如何选择每个元素都小于0.5的