confusion_matrix_stl10.png

"confusion_matrix_stl10.png" 可能是一个混淆矩阵图片的文件名。混淆矩阵是一种评估分类模型性能的工具，通常用于多分类问题。混淆矩阵中每一行代表实际类别，每一列代表预测类别，矩阵中的每个元素表示实际类别为该行对应类别，预测类别为该列对应类别的样本数量。混淆矩阵可以帮助我们了解分类器在不同类别上的表现，并从中分析出分类器的分类误差情况，进而优化分类器的性能。"confusion_matrix_stl10.png" 可能是一个基于 STL-10 数据集的分类模型的混淆矩阵图片。

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。

Compute confusion matrix if compute_confusion_matrix: confusion_matrix(reordered_preds.cpu().numpy(), targets.cpu().numpy(), class_names, confusion_matrix_file) return {'ACC': acc, 'ARI': ari, 'NMI': nmi, 'ACC Top-5': top5, 'hungarian_match': match}

这段代码是一段函数的代码，用于计算聚类或分类模型的性能指标，例如准确率（ACC）、调整兰德指数（ARI）、标准化互信息（NMI）和Top-5准确率（ACC Top-5）。如果`compute_confusion_matrix`参数为True，则还会计算混淆矩阵并将其保存到文件中。函数的输入是预测结果、目标标签、类别名称和混淆矩阵文件的路径。函数返回一个字典，包含计算得到的各项性能指标的值。