Evidências empíricas e teóricas de por que a Figura de Préstimo (FOM) é a melhor métrica de avaliação de Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! de bordas
A segmentação de imagens e a detecção de bordas são tarefas intimamente relacionadas. Veja leste resultado de um protótipo de segmentação costeira, por exemplo:
O protótipo classificará cada pixel porquê terrestre ou oceânico (máscara de segmentação). Logo o litoral são os pixels onde essa classificação muda (planta de borda). Em universal, a detecção de bordas pode ser feita utilizando os limites da saída de um protótipo de segmentação de imagem.
Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! nv nw nx ny nz oa ob oc od oe of og gw bk">Eu queria usar essa relação em minha pesquisa para ajudar a estimar modelos de segmentação de imagens costeiras. Todas as pesquisas semelhantes usam métricas baseadas em matrizes de confusão, porquê exatidão, precisão e recall. Eles comparam todos os pixels em uma máscara de segmentação prevista com uma máscara de verdade.
O problema é que estes podem sobrestimar o desempenho na região mais importante – o litoral.
A maioria dos pixels está no meio do oceano ou completamente cercada por terreno. Isto torna-os mais fáceis de qualificar do que aqueles próximos da costa. Você pode ver isso na Figura 2. Infelizmente, esses erros podem estar envoltos em um mar de pixels classificados corretamente.
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Crédito: Nascente Original