【问题标题】:Comparing semantic segmentation [closed]比较语义分割
【发布时间】:2017-06-18 13:39:48
【问题描述】:

我有 2 张卫星图像,它们使用相同位置的语义分割,但来源不同。 我的目标是比较这两个图像的相似性,基本上使用图像的组成部分,例如建筑物和道路。我应该寻找的关键字或方法是什么?

【问题讨论】:

  • 两个图像是否通过手段注册,各自的像素对应于拍摄场景中的相同对象/位置?举个例子会很有帮助。
  • 不,它们来自不同的来源,不同的缩放级别......航拍图像在卫星图像中......

标签: computer-vision deep-learning image-segmentation


【解决方案1】:

你可以使用Jaccard index:

def compute_avg_jaccard(img1, img2, classes):
    classwise_similaririty = []
    for class_ in classes:
        class_jaccard = compute_jaccard(img1, img2, class_)
        classwise_similaririty.append(class_jaccard)
return sum(classwise_similaririty) / len(classwise_similaririty)

这将为您提供 [0, 1] 中的值。如果两个分段完全相同,它将为您提供 1,如果它们完全不同,则为 0。

【讨论】:

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