在图像显著性分割中AUC: 0.76667意味着什么
时间: 2023-06-13 20:07:56 浏览: 44
AUC是ROC曲线下的面积,用于评估二分类器的性能。在图像显著性分割中,AUC值为0.76667表示该二分类器的性能较为良好,具有较高的准确性和可靠性。具体而言,该分类器能够对图像中的前景和背景进行较为准确的划分,使得显著性分割的结果更加准确和可靠。需要注意的是,AUC值并不是唯一的评价指标,还需要结合其他指标进行综合评估。
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在图像显著性分割中AUC: 0.76655
AUC是评估二分类模型性能的一种指标,通常用于ROC曲线下面积的计算。在图像显著性分割中,AUC值的大小反映了模型的预测准确度和稳定性。AUC值为0.76655意味着该模型在二分类任务中的预测准确率较高,但仍有进一步优化空间。需要综合考虑其他指标如F1-score、精度和召回率等来更全面地评估模型性能。
Img-level AUC: 0.6720714285714285 Pixel-level AUC: 0.7079539894902089
这个看起来像是一个计算机视觉任务的结果,其中Img-level AUC和Pixel-level AUC可能是评估指标。Img-level AUC通常是针对整个图像的评估,而Pixel-level AUC则是针对每个像素的评估。具体来说,Img-level AUC可能是通过将图像分类为正面或负面来计算的,而Pixel-level AUC可能是通过对每个像素进行分类并计算准确度来计算的。