グラウンド トゥルースに対してセマンティック セグメンテーション データ セットを評価する
は、さまざまなメトリクスを計算し、セグメンテーション クラス ssm
= evaluateSemanticSegmentation(imageSetConfusion
,classNames
)classNames
をもつ混同行列 imageSetConfusion
からのセマンティック セグメンテーションの結果の品質を評価します。
[
は、さまざまなメトリクスを計算し、クラス ssm
,blockMetrics
] = evaluateSemanticSegmentation(blockSetConfusion
,classNames
)classNames
をもつ混同行列 blockSetConfusion
からのブロックベース セマンティック セグメンテーションの結果の品質を評価します。
[___] = evaluateSemanticSegmentation(___,
は、評価を制御するために、1 つ以上の Name,Value
)Name,Value
の引数のペアを使用してセマンティック セグメンテーション メトリクスを計算します。
[1] Csurka, G., D. Larlus, and F. Perronnin. "What is a good evaluation measure for semantic segmentation?" Proceedings of the British Machine Vision Conference, 2013, pp. 32.1–32.11.
bfscore
| jaccard
| segmentationConfusionMatrix
| semanticseg
| plotconfusion
(Deep Learning Toolbox)