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发布日期:2025-05-01 12:20:15
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分类:技术文章
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P A PA PA
PA(pixel accuracy):像素精确度
这是最简单的指标,用来计算被正确分类的像素个数和总像素数之间的比例
实例
gt_image = np.array([ [0,1,2,4], [0,0,0,0], [0,0,0,0], [0,0,0,0]])pre_image = np.array([ [0,1,2,4], [0,1,0,0], [0,1,0,0], [0,0,1,0]])def generate_matrix(gt_image, pre_image,num_class=8): mask = (gt_image >= 0) & (gt_image < num_class)#ground truth中所有正确(值在[0, classe_num])的像素label的mask label = num_class * gt_image[mask].astype('int') + pre_image[mask] # np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数,返回值形状(n, n) count = np.bincount(label, minlength=num_class**2) confusion_matrix = count.reshape(num_class, num_class)#21 * 21(for pascal) return confusion_matrix matrix =generate_matrix(gt_image,pre_image)matrix
def Pixel_Accuracy(confusion_matrix): Acc = np.diag(confusion_matrix).sum() / confusion_matrix.sum() return AccPixel_Accuracy(matrix)
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[***.240.166.169]2025年04月11日 18时55分17秒
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喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
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