所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢 1.相关函数 （1）上采样函数Interpolate (2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss 二.损失 先贴一段训练时的损失计算代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import nn def CE_Loss(inputs, t
1. 前言 本文学习记录了机器学习中的分类常见评价指标以及分割中的MIoU。 主要有以下概念：Accuracy， Precision， Recall， Fscore，混淆矩阵，IoU及MIoU。 2. 分类评测指标 图像分类， 顾名思义就是一个模式分类问题， 它的目标是将不同的图像， 划分到不同的类别，实现最小的分类误差， 这里我们
参考：语义分割代码阅读---评价指标mIoU的计算 IoU: Intersection over Union 交并比 MIoU: Mean Intersection over Union 均交并比 $i$ 表示真实值 $j$ 表示预测值 $p_{ij}$ 表示将 $i$ 预测为 $j$ 对像素点进行遍历，然后按照公式进行计算，相当于两组矩阵进行对比，值一样（TP）的作为
目标检测刷到58.7 AP（目前第一）！ 实例分割刷到51.1 Mask AP（目前第一）！ 语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）！ 性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络，代码即将开源！ 注1：文末附【Transformer】交流群 注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！ 想看更多CVPR 2021论文和开源项目可以点击：
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Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。 一、Dice系数 1.1 概念理解 Dice系数源于二分类，本质上是衡量两个样本的重叠部分，是一种集合相似度度量函数，该指标范围从0到1，其中“1”表示完整的重叠。 其计算公式为： 其中 |X∩Y| 是X和Y之间的交集，|X|和|Y|分
作者：Andrew Tao and Karan Sapra 编译：ronghuaiyang 论文：https://arxiv.org/abs/2005.10821 代码链接：https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation 有一项重要的技术，通常用于自动驾驶、医学成像，甚至缩放虚拟背景：“语义分割。这是将图像中的像素标记为属于N类中的一个(N
