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Published 20 hours ago • verified publisher icon bubbliiiing

测试图片mask全黑

Open mxy519 opened this issue 4 years ago • 9 comments

你好，我用的自己的数据（两类）训练的模型，测试时用get_iou_prediction.py保存的图片mask为全黑的，我想问下这是什么情况呢，我需要修改代码的哪部分呢

mxy519 avatar Nov 06 '20 01:11 mxy519

1、这个代码输出的灰度图你看不出来 2、你去算mIOU，而不是去看…

bubbliiiing avatar Nov 06 '20 09:11 bubbliiiing

那请问怎么可视化为能看清类别的图片呢

mxy519 avatar Nov 06 '20 10:11 mxy519

image 直接算miou的话前景类别mIou-nan; mPA-nan这个是什么情况呢

mxy519 avatar Nov 06 '20 10:11 mxy519

我的输入图像和标签都是单通道的，在代码中对应位置修改了图像大小和通道数

mxy519 avatar Nov 06 '20 10:11 mxy519

如果计算miou和mPA的时候缺少一个类会导致这样的问题（即任意一个或者多个类既没有真实标签也没有预测结果）

bubbliiiing avatar Nov 13 '20 10:11 bubbliiiing

如果计算miou和mPA的时候缺少一个类会导致这样的问题（即任意一个或者多个类既没有真实标签也没有预测结果） 我用的是自己的数据集，真值图片是二值图，但是我不确定具体类别的标签名称，分类的真值标签名称会影响最后的结果嘛，miou.py里的类别名称name_classes必须要和真值标签名称一样嘛，如果有影响怎么能知道标注时的标签名称呢，毕竟没有用到标准的xml文件

mxy519 avatar Nov 29 '20 10:11 mxy519

xml文件应该不用在语义分割，语义分割一般用的标签文件是png或者json，我这里用的png，每一个像素点的值是它对应的类，如果你是二分类，那么就是，背景的点值为0，有类的点值为1.

bubbliiiing avatar Nov 30 '20 04:11 bubbliiiing

请问如果是多分类，背景也是0么？

CC-Xiaoyu avatar Jun 27 '22 09:06 CC-Xiaoyu

是的

bubbliiiing avatar Jun 28 '22 14:06 bubbliiiing