intersection = np.sum(np.logical_and(pred == True, target == True)) union = np.sum(np.logical_or(pred == True, target == True)) miou = intersection / (union + epsilon)

时间: 2023-09-12 15:10:54 浏览: 56
这段代码是计算语义分割任务中的模型评价指标之一：Mean Intersection over Union (MIoU)。其中，pred是模型的预测结果，target是真实标签，epsilon是为了防止分母为0而加的一个很小的数。 首先，np.logical_and(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组，其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签都为正类（即预测正确）。np.sum()会对这个数组求和，得到正类的数量。同理，np.logical_or(pred == True, target == True)会返回一个布尔型数组，其中元素为True的位置表示预测结果和真实标签中至少有一个为正类。np.sum()会对这个数组求和，得到正类和负类的数量之和。 最后，将正类的数量除以正类和负类的数量之和，得到MIoU指标的值。
相关问题

import keras.backend as K smooth = 1. def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = K.flatten(y_true>0.5) y_pred_f = K.flatten(y_pred>0.5) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) return 1 - (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)

这是一个使用Keras后端实现的Dice Coefficient损失函数。Dice Coefficient是一种衡量两个集合相似度的指标，通常用于图像分割任务中。这个函数返回的是1减去Dice Coefficient值，因为在Keras中通常是最小化损失函数。 具体来说，该函数首先将真实标签和预测标签展平，然后计算它们的交集，并将其除以它们的并集加上一个平滑项。最后将1减去这个值，得到Dice Coefficient损失函数的值。

intersection = (output_ & target_).sum() 解释代码

Sorry, I am not sure what you meant by "intersection = (output_". Can you please provide more details or context to your question?

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jck.rar_intersection_surface_surface intersection

Intersection surface drawing.
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cos.rar_MATLAB 直线 交点_line Intersection

求解一条直线和一个余弦的第一个交点，返回值为交点的横坐标

def Frequency_Weighted_Intersection_over_Union(self): """ FWIoU，频权交并比:为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 FWIOU = [(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)] *[TP / (TP + FP + FN)] """ freq = np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) / np.sum(self.confusion_matrix) iu = np.diag(self.confusion_matrix) / ( np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) + np.sum(self.confusion_matrix, axis=0) - np.diag(self.confusion_matrix)) FWIoU = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum() return FWIoU def addBatch(self, imgPredict, imgLabel): assert imgPredict.shape == imgLabel.shape self.confusionMatrix += self.genConfusionMatrix(imgPredict, imgLabel) # 得到混淆矩阵 return self.confusionMatrix def reset(self): self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass, self.numClass))

其中，函数Frequency_Weighted_Intersection_over_Union是计算频权交并比的函数，该指标是平均交并比的加权平均，其中每个类别的权重由其在数据集中的出现频率决定。函数addBatch用于将模型的预测结果和真实标签...

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数，dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入一些库。它导入了 OS 库，Random 库，NumPy 库，CV2 库，Keras 库，以及一个叫做 Create_unet 的自定义模块。它还定义了两个字符串变量：img_path 和 mask_path，分别存储了图像数据和掩码数据...

def dice_coef_fun(smooth=1): def dice_coef(y_true, y_pred): #求得每个sample的每个类的dice intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=(1,2,3)) union = K.sum(y_true, axis=(1,2,3)) + K.sum(y_pred, axis=(1,2,3)) sample_dices=(2. * intersection + smooth) / (union + smooth) #一维数组 为各个类别的dice #求得每个类的dice dices=K.mean(sample_dices,axis=0) return K.mean(dices) #所有类别dice求平均的dice return dice_coef def dice_coef_loss_fun(smooth=0): def dice_coef_loss(y_true,y_pred): return 1-1-dice_coef_fun(smooth=smooth)(y_true=y_true,y_pred=y_pred) return dice_coef_loss

在函数内部，首先计算了预测值 y_pred 和真实标签 y_true 的交集，并对其进行求和操作，轴为 (1,2,3)。然后，计算了真实标签和预测值的总和，并同样进行求和操作。最后，根据 Dice Coefficient 的公式，将交集...

def dice_coeff(pred, target): smooth = 1. num = pred.size(0) m1 = pred.view(num, -1) # Flatten m2 = target.view(num, -1) # Flatten intersection = (m1 * m2).sum() return (2. * intersection + smooth) / (m1.sum() + m2.sum() + smooth)

函数接受两个参数 pred 和 target，分别代表模型的预测结果和真实标签。在函数内部，首先定义了一个平滑因子 smooth，用于避免除零错误。 接下来，函数计算了 pred 和 target 的形状，并将其展平为二维...

中文详细解释每一句代码def diceCoeff(pred, gt, smooth=1, activation='sigmoid'): r""" computational formula： dice = (2 * (pred ∩ gt)) / (pred ∪ gt) """ if activation is None or activation == "none": activation_fn = lambda x: x elif activation == "sigmoid": activation_fn = nn.Sigmoid() elif activation == "softmax2d": activation_fn = nn.Softmax2d() else: raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作") pred = activation_fn(pred) N = gt.size(0) pred_flat = pred.view(N, -1) gt_flat = gt.view(N, -1) intersection = (pred_flat * gt_flat).sum(1) unionset = pred_flat.sum(1) + gt_flat.sum(1) loss = 2 * (intersection + smooth) / (unionset + smooth) return loss.sum() / N

其中，∩ 表示交集（Intersection），∪ 表示并集（Union），* 表示张量的按元素乘法。 接下来，根据传入的激活函数类型，定义了一个激活函数，如果是 None 或者 "none"，则直接返回输入值，如果是 "sigmoid"，则...

intersection = pred * target

根据公式，intersection = pred * target 表示预测值和目标值的交集。具体来说，如果我们将预测值和目标值都看作是一个集合，那么它们的交集就是两个集合中都包含的元素的集合。在这个公式中，pred 和 target 都是...

import arcpy # 定义工具参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) target_features = arcpy.GetParameterAsText(1) output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) overlap_area = arcpy.GetParameterAsText(3) # 定义空间参考 spatial_reference = arcpy.Describe(input_features).spatialReference # 创建空图层来存储连接后的要素 arcpy.CreateFeatureclass_management("in_memory", "connected_features", "POLYLINE", spatial_reference) # 开始连接 with arcpy.da.SearchCursor(input_features, ["OID@", "SHAPE@"]) as input_cursor: with arcpy.da.SearchCursor(target_features, ["OID@", "SHAPE@"]) as target_cursor: with arcpy.da.InsertCursor("in_memory/connected_features", ["SHAPE@"]) as output_cursor: for input_row in input_cursor: for target_row in target_cursor: # 检查两个要素之间是否有重叠面 if input_row[1].overlaps(target_row[1]): intersection = input_row[1].intersect(target_row[1], 4) area = intersection.area # 如果重叠面积大于或等于指定值，则连接两个要素 if area >= float(overlap_area): polyline = arcpy.Polyline(input_row[1], target_row[1]) output_cursor.insertRow([polyline]) target_row = None input_row = None # 导出连接后的要素 arcpy.CopyFeatures_management("in_memory/connected_features", output_features) # 清理内存 arcpy.Delete_management("in_memory")运行错误IndentationError: unexpected indent (空间连接.py, line 15) 执行(kj)失败。请改正代码

area = intersection.area # 如果重叠面积大于或等于指定值，则连接两个要素 if area >= float(overlap_area): polyline = arcpy.Polyline(input_row[1], target_row[1]) output_cursor.insertRow(...

import plotly.graph_objs as go import numpy as np from scipy import optimize def f1(x, y, z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x, y, z): return x**3/3-y**2/2-z def intersection(f1, f2): def equations(p): x, y, z = p return (f1(x, y, z), f2(x, y, z)) x_min, x_max = -1, 1 y_min, y_max = -1, 1 z_min, z_max = -1, 1 x, y, z = optimize.fsolve(equations, (0, 0, 0)) if x_min <= x <= x_max and y_min <= y <= y_max and z_min <= z <= z_max: return x, y, z else: return None x = np.linspace(-1, 1, 50) y = np.linspace(-1, 1, 50) z = np.linspace(-1, 1, 50) X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z) Z1 = f1(X, Y, Z) Z2 = f2(X, Y, Z) fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z1.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='Viridis', opacity=0.7)) fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z2.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='RdBu', opacity=0.7)) intersection_point = intersection(f1, f2) if intersection_point: fig.add_trace(go.Scatter3d(x=[intersection_point[0]], y=[intersection_point[1]], z=[intersection_point[2]], mode='markers', marker=dict(size=10, color='red'))) fig.show()这段代码没有输出，请帮我修改一下

这段代码的最后一行应该是调用 intersection_point 的情况下输出 fig，而不是直接调用 fig.show()。因此，你可以修改代码如下： python import plotly.graph_objs as go import numpy as np from scipy ...

intersection_meter.update(intersection), union_meter.update(union), target_meter.update(target)代码什么意思

- intersection_meter.update(intersection)：用当前的intersection值更新intersection_meter对象。 - union_meter.update(union)：用当前的union值更新union_meter对象。 - target_meter.update(target)：用...

area_intersection = torch.histc(intersection.float().cpu(), bins=K, min=0, max=K - 1)解释代码

- intersection：指定的两个区域的交集，类型为 torch.Tensor。 - bins：直方图的箱数，即将数据分成的区间的个数。 - min：数据的最小值，超过该值的数据会被归入第一个区间。 - max：数据的最大值，超过...

解释每一句代码def structure_loss(pred, mask): weit = 1 + 5*torch.abs(F.avg_pool2d(mask, kernel_size=31, stride=1, padding=15) - mask) wbce = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, mask, reduction='none') wbce = (weit*wbce).sum(dim=(2, 3)) / weit.sum(dim=(2, 3)) pred = torch.sigmoid(pred) inter = ((pred * mask)*weit).sum(dim=(2, 3)) union = ((pred + mask)*weit).sum(dim=(2, 3)) wiou = 1 - (inter + 1)/(union - inter+1) return (wbce + wiou).mean()

union = ((pred + mask)*weit).sum(dim=(2, 3)) 计算并集（Union），即预测结果和真实标签之间的总面积。将预测结果、真实标签和权重相加，然后在空间维度上求和，得到并集。 python wiou = 1 - (inter + 1)...

intersection, union, target = intersection.cpu().numpy(), union.cpu().numpy(), target.cpu().numpy()代码什么意思

- intersection.cpu().numpy()将PyTorch张量 intersection转换为CPU上的NumPy数组。cpu()方法将张量移动到CPU上，因为NumPy只能在CPU上运行。然后，numpy()方法将张量转换为NumPy数组。 - union.cpu()....

np.array求交集

要在NumPy中求两个数组的交集，可以使用np.intersect1d()函数。以下是使用示例： python import numpy as np # 创建两个数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([3, 4, 5, 6]) # 求交集 ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 计算注释的位置 index = np.argmin((np.pi / 2 - theta) % (0.5*np.pi)) x = theta[index] y = r[index] # 添加文本和注释 ax.annotate('Intersection', xy=(x, y), xytext=(2 * np.pi / 3, 2), textcoords='polar', fontsize=12, arrowprops=dict(facecolor='red', arrowstyle='->')) ax.text(2 * np.pi, r[-1], 'End', ha='center', va='center', fontsize=12) # 美化图形 ax.grid(True) line[0].set_color('gray') line[0].set_linestyle('--') ax.spines['polar'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()优化代码

ax.annotate('Intersection', xy=(x, y), xytext=(2 * np.pi / 3, 2), textcoords='polar', fontsize=12, arrowprops=dict(facecolor='red', arrowstyle='->')) ax.text(2 * np.pi, r[-1], 'End', ha='center', ...

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