DABNet

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[https://github.com/Reagan1311/DABNet/blob/b8d62fe7f14ae4909a9e9aad1dd6e0ade98431cd/utils/metric.py#L43-L56](url) it's reverse. ` # 理解混淆矩阵生成的代码的关键，行为真实值，列为预测值 # Pii为预测正确的数量，Pij=FN, Pji=FP # 每一列之和表示被预测为该类别的样本数量 = TP+FP, precision = TP/(TP+FP), 所有被预测为正类中真正正类的比例 # 每一行之和表示该类别的真实样本数量 = TP+FN, recall = TP/TP+FN , 所有正类中，被找出的正类的比例 def recall(self): recall =...

DCC-lzhy

I found only the F.interpolate was used when upsampling, but the PAD module was used in the paper(The IEEE paper, not the arxiv's).

Greak-1124

您好，请教一下如何提交Cityscapes数据集的结果到官网服务器进行评估。

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您好，感谢您提供源代码， 我将Cityscapes数据集分别通过两种训练方式，train和trainval的两种方式进行了训练，然后也通过test.py进行了测试，目前对经过trainval的模型通过predict.cy和utils文件夹下的train ID2labelID.py处理后，得到result。但是不知道怎么提交到官网进行评估预测。请问您可以给出详细步骤么，万分感谢。

ChenJiafei0722