画像分類の問題を扱っています。分類する前に、画像をセグメント化する必要があります。いくつかの方法を試しました。私の質問は、「セグメンテーションの精度をテストするにはどうすればよいですか?」です。成功率を得るために、ピクセルの違いに基づいて最終的なバイナリ イメージを正しいバイナリ イメージと比較する予定です。これの代わりに、2 つのバイナリ イメージのエッジを比較するより効率的な方法はありますか?
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画像セグメンテーションの品質の測定は、コンピューター ビジョン コミュニティでよく研究されているトピックです。
この方法は、バイナリ セグメンテーションに適していることがわかります。複数のセグメントや境界精度にもこの方法があります。
于 2013-01-14T07:28:44.697 に答える
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セグメンテーションの結果を評価したい場合は、複数のメジャーを使用する必要があると思います。精度 (正しくセグメント化された領域とグラウンド トゥルースの比率) は十分ではありません。セグメンテーションは、グラウンド トゥルースにない領域もカバーする可能性があるためです。したがって、セグメンテーションの結果を評価するには、次の基準を使用することをお勧めします。
- 真陽性率: セグメント化したすべての領域に対する正しくセグメント化された領域。
- 偽陽性率: グラウンド トゥルースには含まれないが、セグメント化したすべての領域の結果に含まれる領域。
- 正確さ
- F1 スコア: 統合された尺度 (参照してください: http://en.wikipedia.org/wiki/F1_score )
于 2012-12-21T07:40:31.537 に答える