详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I

引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段. 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要. 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高.除此之外,其他细节比如是将整幅图送进网络,还是采用滑动窗口sliding window 每次取图的一部分送进网络这些也会影响测试结果.下面将基于代码进行阐述. 完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pyto

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

DeepLabV3+语义分割实战 语义分割是计算机视觉的一项重要任务,本文使用Jittor框架实现了DeepLabV3+语义分割模型. DeepLabV3+论文:https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码:https://github.com/Jittor/deeplab-jittor 1. 数据集 1.1 数据准备 VOC2012数据集是目标检测.语义分割等任务常用的数据集之一, 本文使用VOC数据集的2012 trainaug (train + sbd

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python信用评分卡建模视频系列教程(附代码)  博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Minimization of risk and maximizatio

黑产监控中,需要尽可能做到尽可能少的误伤和尽可能准确地探测,可以选择“在FPR较低时的TPR加权平均值”作为平均指标. 根据混淆矩阵计算TPR(覆盖率)和FPR(打扰率): 覆盖率:TPR = TP /(TP + FN) 打扰率:FPR = FP /(FP + TN) TP.FN.FP.TN分别为真正例.假反例.假正例.真反例 通过设定不同的阈值,会有一系列TPR和FPR,就可以绘制出ROC曲线: 这里的评分指标,首先计算3个覆盖率TPR: TPR1:FPR=0.001时的TPR TPR2:FP

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

本文是 2014 年 12 月我在布拉格经济大学做的名为‘ Python 数据科学’讲座的笔记.欢迎通过 @RadimRehurek 进行提问和评论. 本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念.该笔记中用具体的代码来做演示,大家可以在自己的电脑上运行(需要安装 IPython,如下所示). 本次讲座的听众需要了解一些基础的编程(不一定是 Python),并拥有一点基本的数据挖掘背景.本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”. 这些代码实例创建了一个有效的.可执行的原型系统:一个使用“spam

在多种应用比如word中都有拼写检查和校正功能,具体步骤分为: 拼写错误检测 拼写错误校正: 自动校正:hte -> the 建议一个校正 建议多个校正 拼写错误类型: Non-word Errors非词错误:即写了一个不是单词的词,比如graffe并不存在,应校正为giraffe 检测方法:认为任一不在字典中的词都是一个非词错误,因此字典本身越大越好 校正方法:为错误词产生一个候选,其是跟错误词相似的真词,然后选择加权编辑距离最短或者信道噪声概率最高的那个词. Real-word Errors

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文来自云+社区翻译社,作者ArrayZoneYour 在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数.相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高.举例来说,在银行或者金融的数据中,绝大多数信用卡的状态是正常的,只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象. 使用算法不能获得非平衡数据集中足以对少数类别做出准确预测所需的信息.所以建议使用平衡的分类数据集进行训练. 在本文中,我们将讨论如何使用R来解决

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

决策树 要使决策树完整而有效,它必须包含所有的可能性.事件序列也必须提供,并且是互斥的,这意味着如果一个事件发生,另一个就不能发生. 决策树是监督机器学习的一种形式,因为我们必须解释输入和输出应该是什么.有决策节点和叶子.叶子是决策,不管是否是最终决策,节点是决策分裂发生的地方. 虽然有很多算法可供我们使用,但我们将使用迭代二分法(ID3)算法. 在每个递归步骤中,根据一个标准(信息增益.增益比等)选择对我们正在处理的输入集进行最佳分类的属性. 这里必须指出的是,无论我们使用什么算法,都不能保证

1. 获取数据 使用MNIST数据集练习分类任务 from sklearn.datasets import fetch_mldata from scipy.io import loadmat mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True, data_home='files') print(mnist) # *DESCR为description,即数据集的描述 # *CLO_NAMES为列名 # *target键,带有标记的数

Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 目录 Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 什么是聚类 1.2 聚类分析的方法 1.3 聚类评估 0x02 Alink支持的评估指标 2.1 轮廓系数(silhouette coefficient): 2.2 Calinski-Harabaz(CH) 2.3 Davies-Bouldin指数(Dbi) 2.4 Rand index(兰德指数)(RI) .Adjusted Rand index(调

代码参考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里,找到了关于mIoU详尽的解释.这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码. 生成混淆矩阵的代码: #设标签宽W,长H def fast_hist(a, b, n):#a是转化成一维数组的标签,形状(H×W,):b是转化成一维数组的标签,形状(H×W,):n是类别数目,实数(在这里为19) ''' 核心代码 ''' k

今天突然对反编译.混淆感兴趣,在网上查了一些资料,文章大部分内容来源http://www.cnblogs.com/hsapphire/archive/2010/11/21/1883514.html. 1,名称混淆 1.1控制台程序 class Program { static void Main(string[] args) { string userID="asldjf3333djf"; string pwd = GetPassword(userID); ChangeInfo(use

当前是有些工具比方apktool,dextojar等是能够对我们android安装包进行反编译,获得源代码的.为了降低被别人破解,导致源代码泄露,程序被别人盗代替码,等等.我们须要对代码进行混淆,android的sdk中为我们提供了ProGrard这个工具,能够对代码进行混淆(通常是用无意义的名字来重命名),以及去除没有使用到的代码,对程序进行优化和压缩,这样能够添加�你想的难度.近期我做的项目,是我去配置的混淆配置,因此研究了一下,这里分享一下. 怎样启用ProGuard ant项目和ecli

混淆器(ProGuard) --- 混淆器通过删除从未用过的代码和使用晦涩名字重命名类.字段和方法,对代码进行压缩,优化和混淆.结果是一个比較小的.apk文件,该文件比較难进行逆向project.因此,当你的应用程序对安全敏感(要求高),比如当你授权应用程序的时候,混淆器是一种重要的保护手段.     混淆器被集成在android 构建系统中,所以你不必手动调用它.同一时候混淆器仅在公布模式下进行构建应用程序的时候才会执行起来,所以在调试模式下构建程序时,你不必处理混淆代码.让混淆器执行起来是可