import numpy as np# 获得混淆矩阵def BinaryConfusionMatrix(prediction, groundtruth):"""Computes scores:TP = True Positives真正例FP = False Positives假正例FN = False Negatives假负例TN = True Negatives真负例return: TP, FP

1.数据集、脚本和模型下载1.1下载Cityscapes使用 Cityscapes官方数据：https://www.cityscapes-dataset.com/Cityscapes数据集包括leftImg8bit(11GB)和对应的标注集gtFine(241MB)。1.2下载脚本文件在https://github.com/mcordts/cityscapesScripts下载cityscapes

8,训练模型进入 models/research路径python deeplab/train.py \--logtostderr \--training_number_of_steps=1000 \--train_split="train" \--model_variant="xception_65" \--atrous_rates=6 \--atrous_rates=12 \--atrous_r

1.原理图注意的地方：A.用到的sync_batchnorm.batchnorm比归一化包，pytorch版本的可以在https://github.com/acgtyrant/Synchronized-BatchNorm-PyTorch下载B.在python2.7中，引用的队列是大写import Queueimport mathimport torchimport torch.nn as nnim

前言F1是我们常用的衡量指标,不知道有多少同学和我一样,对micro macro一直似懂非懂,于是今天手动算了一下,分享给大家~ 相信大家看了就明白了本文的前提是,读者已经懂了precision和recall的基本概念,不清楚的同学可以先去看一下其他的文章~差准率(precision)和查全率(recall)对于二分类来说,可以将标签分为正类和负类,如下图真实标签 ＼ 预测标签...

1.分块patch partitionusea patch size of 4 × 4 and thus the feature dimension of eachn patch is 4 × 4 × 3 = 48在这里设置了4 × 4× 3的块的大小，原始图像被 分成维度为4 × 4 × 3 = 48的小块。2.线性编码linear embeddingA linear embedding lay

#获得视频的格式videoCapture = cv2.VideoCapture('/home/lw/3661.mp4')#获得码率及尺寸fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(videoCapture.ge...

7.注册数据集在/models/research/deeplab/datasets 路径的data_generator.py 第93行copy该结构体：_MYDATA_INFORMATION = DatasetDescriptor(splits_to_sizes={'train': 9,# num of samples in images/training'val': 2,# num of sam

1.数据集、脚本和模型下载1.1下载Cityscapes使用 Cityscapes官方数据：https://www.cityscapes-dataset.com/Cityscapes数据集包括leftImg8bit(11GB)和对应的标注集gtFine(241MB)。1.2下载脚本文件在https://github.com/mcordts/cityscapesScripts下载cityscapes

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