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这是一个unet-pytorch的源码,可以训练自己的模型

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get_mIoU计算评价指标得不到结果,只能计算背景(2分类

ladynine opened this issue · comments

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进行指标评估需要注意以下几点:
1、该文件生成的图为灰度图,因为值比较小,按照JPG形式的图看是没有显示效果的,所以看到近似全黑的图是正常的。
2、该文件计算的是验证集的miou,当前该库将测试集当作验证集使用,不单独划分测试集
3、仅有按照VOC格式数据训练的模型可以利用这个文件进行miou的计算。
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出现的问题,混淆矩阵只有背景有结果
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不过多说明细节了,被这个问题折磨了太久,也找了不少地方的问题,接下来直接说解决办法。

首先是2分类任务,背景+目标
输出了图像结果排查,发现

标签(VOCdevkit\VOC2007\SegmentationClass\xx.png)的图是这样的,目标部分标签255(白色),
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但代码流程中预测出的图(路径miou_out\detection-results\xx.png)目标部分是1(灰度图,看上去是黑色的)(相当于没有mix可视化
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观察混淆矩阵,发现背景确实是识别到了,但是另一个类别没有结果,感觉是这部分的问题(utils/utils_metrics.py/fask_hist函数),在这里用np.bincount计算的混淆矩阵

遂在utils/utils_metrics.py/compute_mIoU函数中,增加了一行代码转换了标签图的数值
(最差的办法

#------------------------------------------------#
        #   读取一张对应的标签,转化成numpy数组
        #------------------------------------------------#
        label = np.array(Image.open(gt_imgs[ind]))
        label = np.minimum(1, label) # 添加了此行代码将255转换到了1

最终得到了混淆矩阵,结果也能计算了,不过这个问题不应该在这里解决,只能就事论事来救急了
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Hello, i am facing the same issue and i couldn't solve it, could you please tell me how did you solve it? thank you in advance.