Sagemaker 语义分割：每类 iou 和像素精度答案

【问题标题】：Sagemaker Semantic Segmentation: iou and pixel accuracy per classSagemaker 语义分割：每类 iou 和像素精度
【发布时间】：2019-10-31 23:45:21
【问题描述】：

我正在 AWS sagemaker 上做一些语义分割工作。我的输出是我所有类的平均 iou 和像素精度，但我需要更多粒度，因此需要每个类的 iou 和像素精度。这是为了看看哪些类需要改进。

我想这是可能的，但如何？

我看过这些类似的问题，但还没有解决方案。

Tensorflow : IOU per class

IoU for semantic segmentation implementation in python/caffe per class

【问题讨论】：

标签： python amazon-web-services amazon-sagemaker semantic-segmentation

【解决方案1】：

在 SageMaker 中没有简单的方法来计算每个类的 IoU。我能想到的唯一方法是使用预测的分割掩码并自己计算每个类的 IoU。可以使用https://gluon-cv.mxnet.io/_modules/gluoncv/utils/metrics/segmentation.html 中给出的 GluonCV 函数来完成，特别是代码行：mIoU = IoU.mean() 可以回溯以获得计算 IoU 所需的函数。

【讨论】：