eval_type == 'ber'

时间: 2024-01-30 13:01:37 浏览: 129
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ap算法matlab代码-DARKFACE_eval_tools:DARKFACE_eval_tools

当eval_type == 'ber'时，函数选择的是计算误码率（Bit Error Rate，BER）的指标(metric_fn = utils.calc_ber)。此时，函数返回四个评估结果(result1, result2, result3, result4)，分别是阴影像素的误码率、非阴影像素的误码率、误码率的平均值和无返回值。同时，函数返回四个指标(metric1, metric2, metric3, metric4)，分别是阴影像素、非阴影像素、误码率和无返回值。
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当eval_type == 'cod'时，函数选择的是计算压缩距离（Compression Distance，COD）的指标(metric_fn = utils.calc_cod)。此时，函数返回四个评估结果(result1, result2, result3, result4)，分别是结构相似度...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

eval_metric指定了评估指标为自定义的平均精度（custom_average_precision），early_stopping_rounds表示在15轮内没有提升则停止训练，verbose=0表示不输出训练过程中的日志信息。 python regs.append...

将下列代码转换为matlab格式： from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(np.array(data.iloc[:, [3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,14,15]]), np.array(data.iloc[:, [5]]), test_size = 0.3) import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance model = xgb.XGBRegressor(silent = 0, learning_rate = 0.05, eta = 0.1, gamma = 0.25, max_depth = 24, reg_lambda = 2, reg_alpha = 1, n_estimators = 300, seed = 999, objective ='reg:squarederror') model.fit(train_x, train_y, eval_metric = "rmse", eval_set = [(train_x, train_y), (test_x, test_y)], verbose = True)

model = fit(model, train_x, train_y, 'eval_set', [train_x, train_y; test_x, test_y], 'eval_metric', 'rmse', 'verbose', true); 在这个示例中，我们首先使用 readtable 函数加载数据。然后，我们将输入...

请把下列shell语句转换成python语句：if [ "${token_type}" = bpe ]; then dict=data/lang_char/${train_set}_${bpemode}${nbpe}_units.txt bpemodel=data/lang_char/${train_set}_${bpemode}${nbpe} elif [ "${token_type}" = char ]; then dict=data/lang_char/lang_char.txt bpe_model= else echo "Error: not supported token_type" exit 0 fi dict=data/dict/lang_char_ori.txt train_set=train train_dev=dev recog_set=eval_$recog

recog_set = f"eval_{recog}" 需要注意的是，这里使用了Python的f-string来格式化字符串，通过将变量值插入到字符串中。同时，这里使用了Python的if-elif-else语句来根据不同的条件执行不同的代码块。

def update(self, predictions): img_ids = list(np.unique(list(predictions.keys()))) self.img_ids.extend(img_ids) for iou_type in self.iou_types: results = self.prepare(predictions, iou_type) coco_dt = loadRes(self.coco_gt, results) if results else COCO() coco_eval = self.coco_eval[iou_type] coco_eval.cocoDt = coco_dt coco_eval.params.imgIds = list(img_ids) img_ids, eval_imgs = evaluate(coco_eval) self.eval_imgs[iou_type].append(eval_imgs)

7. 将更新后的图像ID列表和评估结果分别添加到self.eval_imgs[iou_type]和self.eval_imgs[iou_type]中。 这段代码的目的是通过调用COCO API来计算评估指标，并将结果存储在评估器对象的相应属性中。 如果还有...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for , (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) 使用训练集数据拟合 multioutput_regressor 模型，并在每个训练周期后使用测试集数据计算平均精度（custom_average_...

请问我该如何让上面的代码和以下代码集成model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2')

model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='nuclei') model3 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='cyto2') # 读取图像 ...

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1,...

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

7. eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*')：使用 glob 函数查找验证低分辨率图像数据文件夹中的所有文件，并将它们的路径存储在 eval_low_data_names 列表中。 8. eval_low_data_names....

train_datasets, eval_datasets = read_dataset()

这行代码看起来像是在调用一个函数 read_dataset() 来读取数据集，然后将返回的结果分别赋值给 train_datasets 和 eval_datasets 两个变量。可能是在进行机器学习模型的训练和评估前的数据准备工作。但是具体...

fit_dict = dict(x=x_train, y=y_train, batch_size=300, epochs=10, verbose=0) eval_dict = dict(x=x_test, y=y_test, batch_size=300) pruned = spectral_pretrain(model, fit_dictionary=fit_dict, eval_dictionary=eval_dict, max_delta=10, compare_with='acc') pruned.summary()

其中，fit_dictionary和eval_dictionary分别用于模型的训练和评估，max_delta是谱剪枝的阈值，compare_with是用于比较的指标（在这里是准确率acc）。 最后，通过调用pruned.summary()打印了剪枝后的模型的摘要信息...

lgb_reg.fit( X=X_train_KFold,y=y_train_KFold, eval_set=[(X_train_KFold, y_train_KFold),(X_test_KFold, y_test_KFold)], eval_names=['Train','Test'], early_stopping_rounds=100, eval_metric='MSE', verbose=50 )

在eval_set参数中，将训练集和测试集作为元组的形式传递给了eval_set，以便在训练过程中进行验证。通过提供这些验证集，可以在每个迭代轮次结束时测量模型在训练集和测试集上的性能。 eval_names参数用于给...

model.fit(train_x, train_y, eval_metric='rmse', eval_set=[(train_x, train_y), (test_x, test_y)], verbose=True)

- eval_metric：评估指标，用于衡量模型在训练过程中的性能。在这里，使用的是均方根误差（RMSE），它是回归问题中常用的评估指标。 - eval_set：用于验证模型性能的数据集列表。在这里，使用了两个元组，分别...

请把下列shell语句转换成python语句：dict=data/dict/lang_char_ori.txt train_set=train train_dev=dev recog_set=eval_$recog

以下是将给定的shell...recog_set = f"eval_{recog}" 这里直接使用Python的变量赋值语句来设置变量即可。需要注意的是，这里使用了Python的f-string来生成recog_set变量的值，它将在字符串中插入recog变量的值。

model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))这段代码什么意思

1. clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], verbose_eval=500, early_stopping_rounds=200)：使用 LightGBM 的 train() 方法训练模型。其中参数 params 是一个字典...

mbda: eval_input_fn(filepath=eval_data, example_parser=example_parser, 5 batch_size=batch_size))

这似乎是一段 Python 代码，其中调用了名为 eval_input_fn 的函数，并传入了一些参数，比如 filepath、example_parser 和 batch_size。根据函数名和参数名来看，这应该是一个用于构建输入数据的函数，可能是...

xgb_reg.fit(trainX, trainY, eval_set=[(trainX, trainY),(testX, testY)],early_stopping_rounds=30,verbose=5,eval_metric='auc')

eval_set参数用于设置模型的验证集，其中第一个元组(trainX,trainY)表示训练集上的验证，第二个元组(testX,testY)表示测试集上的验证。early_stopping_rounds参数表示在模型在验证集上停止提升的轮数，verbose参数...

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