语义分割precision和recall实现代码

以下是语义分割precision和recall的实现代码：

def calculate_precision_recall(confusion_matrix):
    num_class = confusion_matrix.shape[0]
    precision = np.zeros(num_class)
    recall = np.zeros(num_class)
    for i in range(num_class):
        tp = confusion_matrix[i, i]
        fp = np.sum(confusion_matrix[:, i]) - tp
        fn = np.sum(confusion_matrix[i, :]) - tp
        precision[i] = tp / (tp + fp)
        recall[i] = tp / (tp + fn)
    return precision, recall

其中，`confusion_matrix`是混淆矩阵，`num_class`是类别数。函数中，首先计算每个类别的TP、FP、FN，然后根据公式计算precision和recall。最后返回precision和recall。

相关问题

语义分割指标python代码

语义分割是一种计算机视觉任务，用于将图像分割成不同的语义区域。在Python中，可以使用以下代码来计算语义分割的评价指标：

1. 准确率（Accuracy）：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

2. 精确率（Precision）：

from sklearn.metrics import precision_score

precision = precision_score(y_true, y_pred)

3. 召回率（Recall）：

from sklearn.metrics import recall_score

recall = recall_score(y_true, y_pred)

4. F1值（F1-score）：

from sklearn.metrics import f1_score

f1 = f1_score(y_true, y_pred)

5. IoU值（Intersection over Union）：

from sklearn.metrics import jaccard_score

iou = jaccard_score(y_true, y_pred)

其中，y_true是真实标签，y_pred是预测标签。

筛选语义分割数据集标签代码

筛选语义分割数据集标签的代码实现可以参考以下步骤：

1. 定义标签质量评估函数，计算标签的精度、召回率、F1-score等指标，以评估标签的质量。

2. 定义标签一致性评估函数，比较不同标注者之间的标签一致性，以评估标签的一致性。

3. 定义标签覆盖率评估函数，计算标签覆盖率，以评估标签的覆盖率。

4. 定义标签类别评估函数，比较标签中的类别和需要的类别，以评估标签的类别。

5. 根据以上评估结果，筛选标签质量较好、一致性较高、覆盖率较全、类别较准确的语义分割数据集标签。

下面是一份示例代码，其中假设已经有了数据集的图像和标签，需要对标签进行筛选：

import numpy as np

# 定义标签质量评估函数
def compute_metrics(pred, label):
    # 计算精度、召回率和F1-score
    TP = np.sum(np.logical_and(pred == 1, label == 1))
    FP = np.sum(np.logical_and(pred == 1, label == 0))
    FN = np.sum(np.logical_and(pred == 0, label == 1))
    TN = np.sum(np.logical_and(pred == 0, label == 0))
    precision = TP / (TP + FP)
    recall = TP / (TP + FN)
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return precision, recall, f1_score

# 定义标签一致性评估函数
def compute_consistency(label1, label2):
    # 比较两个标签的一致性
    consistency = np.sum(label1 == label2) / label1.size
    return consistency

# 定义标签覆盖率评估函数
def compute_coverage(label):
    # 计算标签覆盖率
    coverage = np.sum(label == 1) / label.size
    return coverage

# 定义标签类别评估函数
def compute_category(label, categories):
    # 比较标签中的类别和需要的类别
    category = np.isin(label, categories)
    return category

# 筛选语义分割数据集标签
def filter_labels(images, labels, categories):
    num = len(labels)
    metrics = np.zeros((num, 3))
    consistency = np.zeros((num, num))
    coverage = np.zeros(num)
    category = np.zeros(num, dtype=bool)
    for i in range(num):
        metric = compute_metrics(labels[i], categories)
        metrics[i] = metric
        for j in range(i+1, num):
            cons = compute_consistency(labels[i], labels[j])
            consistency[i,j] = cons
            consistency[j,i] = cons
        cov = compute_coverage(labels[i])
        coverage[i] = cov
        cat = compute_category(labels[i], categories)
        category[i] = cat
    # 筛选标签
    idx = (metrics[:,2] > 0.8) & (consistency.mean(axis=0) > 0.8) & (coverage > 0.9) & category
    images_filtered = images[idx]
    labels_filtered = labels[idx]
    return images_filtered, labels_filtered

以上代码中，`images`是数据集的图像，`labels`是数据集的标签，`categories`是需要的类别。`filter_labels`函数根据标签质量、一致性、覆盖率和类别等评估结果筛选标签，并返回筛选后的图像和标签。