Как проверить точность алгоритма сегментации?

Question

Как проверить точность алгоритма сегментации?

Я имею дело с проблемой классификации изображений. Перед классификацией изображения должны быть сегментированы. Я испробовал несколько методов. Мой вопрос: "как я могу проверить точность сегментации ?". Я планирую сравнить конечное двоичное изображение с правильным двоичным изображением, основанным на разнице пикселей, чтобы получить показатель успеха. Есть ли более эффективный способ сравнить края двух двоичных изображений вместо этого?

647 4

image-processing computer-vision image-segmentation

4 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

Shai · Accepted Answer · 2013-08-18 13:28:45

Измерение качества сегментации изображений-тема, хорошо изученная в сообществе компьютерного зрения.

Вы можете увидеть Этот метод, который подходит для бинарных сегментов. Существует такжеЭтот метод для нескольких сегментов, а также для граничной точности.

Sam · Accepted Answer · 2012-12-20 16:41:49

Обычный подход заключается в использовании отношения общей площади правильного положения объекта по сравнению с площадью обнаруженного объекта, который попадает в правильное положение.

Если ваши области неоднородны, это будет что-то вроде (пиксели в обнаруженной области, соответствующие основной истине)/общее число пикселей в сегментации основной истины.

На рисунке ниже: count (gray)/(count (black+gray))

Мера, которую вы должны рассмотреть, также является отношение площади обнаружения по сравнению с площадью наземной правды, потому что вы можете иметь обнаружение, которое охватывает все изображение, и иметь оценку 100% точности по приведенной выше формуле.

Zhi Lu · Accepted Answer · 2012-12-21 09:40:31

Я думаю, что для оценки результатов сегментации следует использовать несколько мер. Точности (отношение правильно сегментированной площади к земной истине) недостаточно. Потому что ваша сегментация может также охватывать область, которая не находится в основной истине. Итак, я предлагаю вам использовать следующие меры для оценки результата сегментации:

истинная положительная скорость: правильная сегментация области по всей области, которую вы сегментировали.

ложных срабатываний: область, которая не находится в основной истине, но которая находится в вашем результате по всей области, которую вы сегментировали.

точность

Оценка F1: интегральная мера (см.: http://en.wikipedia.org/wiki/F1_score )

George Forman · Accepted Answer · 2016-09-14 00:08:10

И насколько Вы были бы счастливы, если бы объект наземной истины был обнаружен в 1000 маленьких сегментах, которые идеально покрывают область?