セマンティックセグメンテーションの評価

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Kodai Sato
Kodai Sato 2020 年 1 月 12 日
コメント済み: Kodai Sato 2020 年 1 月 12 日
深層学習を使用したセマンティック セグメンテーションをもとに解析を行ったところ,以下のような結果が出たのですがそれぞれどのような結果を示しているのでしょうか.
ans =
1×5 table
GlobalAccuracy MeanAccuracy MeanIoU WeightedIoU MeanBFScore
______________ ____________ _______ ___________ ___________
0.32659 0.29059 0.12918 0.14282 0.40521
ans =
4×3 table
Accuracy IoU MeanBFScore
________ ________ ___________
black 0.034021 0.029549 0.20331
orange 0.92173 0.29858 0.81378
lightblue 0.11007 0.10159 0.28269
yellow 0.096536 0.086987 0.32105
ans =
4×4 table
black orange lightblue yellow
_____ __________ _________ ______
black 3648 93326 6550 3704
orange 3698 1.7873e+05 7093 4385
lightblue 11719 1.6112e+05 22701 10699
yellow 810 1.5025e+05 3569 16522

採用された回答

Kenta
Kenta 2020 年 1 月 12 日
編集済み: Kenta 2020 年 1 月 12 日
こんにちは、以下のURLに書いています。もし、こちらで不明瞭であれば
セグメンテーション+評価 などと検索して、セマンティックセグメンテーションの基礎の記事をいろいろと検索されるとわかると思います。
またこのようなものもありました。ネット検索などで、うえのキーワードをどんどん検索していくのも良いと思います。また、ネットワーク設定の値を変えてみてその指標がどのような挙動を示すのかを追うことも大変参考になります。いろいろと、こちらのページのリンクの中にもリンクがあるので、ひとまず全体的にみてみると良いと思います。
  1 件のコメント
Kodai Sato
Kodai Sato 2020 年 1 月 12 日
理解できました
ありがとうございました

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