任何人都可以舉例說明tensorflow中tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou的工作原理嗎？

Question

我正在使用tensorflow 0.11並正在運行一些圖像分割測試。在圖像分割中，我們通常計算IoU。我如何使用tensorflow的tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou？

mIoU, confusionMatrix = tf.contrib.metrics.streaming_mean_iou(pred_labels_vec,gt_labels_vec,NUM_CLASS) 
 

 
init = tf.initialize_local_variables() 
 

 
sess.run(init) 
 

 
for i in range(1000): 
 
    iou, _ = sess.run([mIoU, confusionMatrix]) 
 
    print(iou) 
 
    
 

Answer 1

你的代碼是正確的計算平均借條。

如果要計算每個類的IoU，請參見this question。你可以通過混淆矩陣來計算它們。運行streaming_mean_iou時，tensorflow已經創建了一個局部變量，稱爲total_confusion_matrix（對於tf 0.11也是如此）。然後，您可以致電tf.local_variables()或通過get_tensor_by_name獲取此矩陣。