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Monkey of Semi:

请问这个下载前提是不是还要把linux系统联网才能下载，刚接触不是很懂。

【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）

zhang_h_y:

您好，我的数值在训练过程中一直不变，可以为我解答一下么mIoU: 11.11; mPA: 11.11; Accuracy: 100.0

【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）

while(n!=1):

[code=python]

import numpy as np

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, confusion_matrix

pred = np.array([[1, 0, 2], [2, 2, 1], [0, 1, 0]])

lbl = np.array([[0, 1, 0], [1, 2, 0], [0, 1, 2]])

print(confusion_matrix(lbl.reshape(9), pred.reshape(9)))

print(accuracy_score(lbl.reshape(9), pred.reshape(9)))

print(precision_score(lbl.reshape(9), pred.reshape(9), average=None))

[/code]

这是我用sklearn库验证的，我上述说的两条应该没有问题。

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while(n!=1):

你好，在“4 测试代码”中，应该还是行代表真实，列代表预测吧。在函数“classPixelAccutacy”里面的axis也应该为0吧，否则如果像该函数所注释的一行的话则(TP+FP)=confusion_matrix.sum(axis=1)，这和函数“Frequency_Weighted_Intersection_over_Union”所注释的(TP+FN)=confusion_matrix.sum(axis=1)冲突。我查了很多资料，代码都大差不差。

如何优雅地将Markdon格式文件md转为pdf？（使用typora）

️408:

爱死你了作者大大