Semantic Segmentation | 评价指标与经典网络(FCN,DeepLab系列,UNet,LR-ASPP)

简介: Semantic Segmentation | 评价指标与经典网络(FCN,DeepLab系列,UNet,LR-ASPP)

1. 网络结构


1.1 FCN

6460362ea6a347ba9dcea889a952931e.png

  • FCN-32S

image.png

  • FCN-16S

image.png

  • FCN-8S

image.png


1.2 Deeplabv1

7b4892267a854e96a97e79e3cd0f41d2.png


1.3 Deeplabv2

4b70e1da2e0d4c3b837124713570191c.png


1.4 Deeplabv3

447ea79538634fb9811b03775a332962.png


1.5 UNet

03cde66844084443bdbb06ecc9eb1ca7.png


1.6 LR-ASPP

3a1eb221332f4134b6e791d6496669b9.png


2. 评价指标


可以看见之前一些经典语义分割网络最后输出的大小是和原图一样的,但是channels=num classes,也就是为类别数目,本质思想就是对每一个像素作一个分类。

常见的语义分割评价指标如下:


  • Pixel Accuracy(Global Acc):

image.png


  • Mean Accuracy

image.png

例子:

image.png


  • mean Iou

image.png

例子:

image.png


参考资料:

https://space.bilibili.com/18161609/channel/seriesdetail?sid=302024

目录
相关文章
|
3月前
|
算法 前端开发 数据挖掘
【类脑智能】脑网络通信模型分类及量化指标(附思维导图)
本文概述了脑网络通信模型的分类、算法原理及量化指标,介绍了扩散过程、路由协议和参数模型三种通信模型,并详细讨论了它们的性能指标、优缺点以及在脑网络研究中的应用,同时提供了思维导图以帮助理解这些概念。
44 3
【类脑智能】脑网络通信模型分类及量化指标(附思维导图)
|
3月前
|
弹性计算 Prometheus 监控
如何基于容器网络流量指标进行弹性伸缩
【8月更文挑战第13天】基于容器网络流量指标进行弹性伸缩可动态调整资源,提升系统性能与利用率。首先选监控工具如Prometheus,收集并分析网络流量数据。接着定义监控指标及阈值,如入站与出站流量。最后配置如Kubernetes的HPA实现自动化伸缩,并通过测试不断优化策略,确保系统稳定高效运行。
|
6月前
|
自动驾驶 安全 网络安全
6G 移动通信网络端到端的技术需求指标
6G 移动通信网络端到端的技术需求指标
262 0
|
机器学习/深度学习
时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
|
机器学习/深度学习
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
|
机器学习/深度学习
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
|
机器学习/深度学习 算法
基于VGG16深度学习网络的目标识别matlab仿真,并结合ROC指标衡量识别性能
基于VGG16深度学习网络的目标识别matlab仿真,并结合ROC指标衡量识别性能
130 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
176 0
|
机器学习/深度学习 存储 弹性计算
如今对首席信息安全官最重要的网络安全指标
如今对首席信息安全官最重要的网络安全指标
180 0
|
机器学习/深度学习 传感器 资源调度
时序预测 | MATLAB实现DNN深度神经网络时间序列预测未来(多指标,多图输出)
时序预测 | MATLAB实现DNN深度神经网络时间序列预测未来(多指标,多图输出)