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))
时间: 2023-06-20 22:05:09 浏览: 71
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。
相关问题
for x, y, val in weighted_links: TypeError: cannot unpack non-iterable int object
这个错误是由于你尝试解包一个非可迭代的整数对象导致的。解包操作是将一个可迭代对象按照顺序分配给变量,但是在你的代码中,其中一个变量被赋值为整数类型。
要解决这个问题,你可以检查一下 `weighted_links` 变量的值是否正确,并确保它是一个可迭代对象。你还可以使用 `print(weighted_links)` 来查看它的值,以便找出问题所在。
另外,如果 `weighted_links` 是一个整数,而不是一个可迭代对象,你需要进行相应的更改,以便正确地进行解包操作。例如,你可以修改代码如下:
```python
x = weighted_links
y = None
val = None
```
这样,你就可以将整数值赋给 `x` 变量了。记得根据你的需求修改 `y` 和 `val` 的初始值。
TypeError: weighted_feature_matching_loss() missing 1 required positional argument: 'sample_weight'
这个错误是因为在调用 `weighted_feature_matching_loss()` 函数时缺少了一个必需的位置参数 `sample_weight`。你需要在调用函数时提供这个参数的值。你可以查看函数的文档或者函数定义来确定如何正确地使用这个参数。如果你有样本权重的数据,你可以将其作为参数传递给函数来解决这个错误。