tf.compat.v1.metrics.mean_iou
Вычисление среднего перекрытия (mIOU) на каждом шаге.
tf.compat.v1.metrics.mean_iou(
labels, predictions, num_classes, weights=None, metrics_collections=None,
updates_collections=None, name=None
)
Среднее перекрытие (mIOU) — распространённая метрика оценки семантической сегментации изображений. Сначала вычисляется IOU для каждого семантического класса, а затем вычисляется среднее значение по классам. IOU определяется следующим образом: IOU = истинные_положительные / (истинные_положительные + ложные_положительные + ложные_отрицательные). Предсказания накапливаются в матрице неточностей, взвешенной по weights, и затем из неё вычисляется mIOU.
Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает mean_iou.
Если weights является None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Tensor фактических меток с формой [размер пакета] и типа int32 или int64. Tensor будет сжат, если его ранг > 1. |
predictions | Tensor результатов предсказания для семантических меток, форма которых [размер пакета] и тип int32 или int64. Tensor будет сжат, если его ранг > 1. |
num_classes | Возможное количество меток, которое может иметь задача предсказания. Это значение должно быть предоставлено, так как будет выделена матрица неточностей размерностью = [количество_классов, количество_классов]. |
weights | Необязательные Tensor, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом labels, и должен быть совместим с labels (т.е., все измерения должны быть либо 1, или совпадать с соответствующим измерением labels). |
metrics_collections | Необязательный список коллекций, в которые mean_iou должны быть добавлены. |
updates_collections | Необязательный список коллекций, в которые update_op должны быть добавлены. |
name | Необязательное имя области переменных. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
mean_iou | Tensor представляющий среднее перекрытие. |
update_op | Операция, которая инкрементирует матрицу неточностей. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если у predictions и labels несовпадающие формы, или если weights не None и его форма не совпадает с формой predictions, или если metrics_collections или updates_collections не являются списком или кортежем. |
RuntimeError | Если включена жадная (eager) обработка. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/mean_iou
