MASK rcnn生成精确率的代码

以下是使用Mask R-CNN模型计算生成精确率的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score

# 假设你已经得到了模型的预测结果和真实标签
# predictions为模型的预测结果，shape为 (N, H, W)，其中N为样本数，H为图像高度，W为图像宽度
# labels为真实标签，shape为 (N, H, W)，其中N为样本数，H为图像高度，W为图像宽度

# 将预测结果和真实标签展平为一维数组
predictions_flat = predictions.ravel()
labels_flat = labels.ravel()

# 将非背景的像素点选出来计算精确率
valid_pixels = labels_flat > 0
predictions_valid = predictions_flat[valid_pixels]
labels_valid = labels_flat[valid_pixels]

# 将预测结果二值化（大于0.5的为正样本，小于等于0.5的为负样本）
predictions_binary = np.where(predictions_valid > 0.5, 1, 0)

# 计算精确率
precision = precision_score(labels_valid, predictions_binary)

print("生成精确率:", precision)

这段代码使用了`numpy`库将预测结果和真实标签展平为一维数组，并将非背景的像素点选出来。然后，通过将预测结果二值化，可以将预测结果转换为正样本和负样本。最后，使用`precision_score`函数计算精确率。