mIoU：0.8783 Acc：0.9973 Kappa：0.8619 Dice：0.9309，这个FCN训练出来的结果评价

这是一个基于FCN模型训练出来的图像分割结果，评价指标包括了mIoU、Acc、Kappa和Dice。其中mIoU是平均交并比，用于衡量预测结果与真实结果的相似度；Acc是准确率，用于衡量正确分类的像素点占总像素点的比例；Kappa是Kappa系数，用于衡量预测结果与真实结果的一致性；Dice是Dice系数，用于衡量预测结果与真实结果的重合度。根据这些评价指标，可以看出该FCN模型在图像分割任务上表现非常优秀。

相关问题

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))

这是一个用于计算分割模型性能的评估指标函数。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添加到混淆矩阵中，以便计算性能指标。函数`reset`用于将混淆矩阵重置为全零矩阵，以便在下一次评估之前清空之前的结果。

在文件"E:\工作簿2.csv"中，读入文件，与列为数据画图的python代码 列表名为epochs da_seg_acc da_seg_iou da_seg_miou ll_seg_acc ll_seg_iou ll_seg_miou

在Python中，我们可以使用pandas库来读取CSV文件，并利用matplotlib库进行绘图。假设`epochs`, `da_seg_acc`, `da_seg_iou`, `da_seg_miou`, `ll_seg_acc`, `ll_seg_iou`, 和 `ll_seg_miou` 都是列名，以下是相应的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('E:/工作簿2.csv')

# 确保列存在
if all(column in data.columns for column in ['epochs', 'da_seg_acc', 'da_seg_iou', 'da_seg_miou', 'll_seg_acc', 'll_seg_iou', 'll_seg_miou']):
    # 提取列数据
    epochs = data['epochs']
    da_seg_metrics = [data[f'da_seg_{metric}'] for metric in ['acc', 'iou', 'miou']]
    ll_seg_metrics = [data[f'll_seg_{metric}'] for metric in ['acc', 'iou', 'miou']]

    # 创建子图并绘制线图
    fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 6))
    axs = axs.flatten()

    for i, (name, ax) in enumerate(zip(['Accuracy', 'IoU', 'mIoU'], axs)):
        ax.plot(epochs, da_seg_metrics[i], label='Data')
        ax.plot(epochs, ll_seg_metrics[i], label='Labelled')
        ax.set_xlabel('Epochs')
        ax.set_ylabel(name)
        ax.legend()

    # 设置整体图形标题
    plt.suptitle("Segmentation Metrics Over Epochs")

plt.show()

这里假设了每一行对应一个时间步（epoch），并且每一列都是一个特定指标的值。如果你的文件结构有所不同，可能需要调整代码以适应实际的数据格式。