在进行利用swin transformer进行滑坡检测的过程中官方代码中带有的指标如下
当然也有可能有其他的只是没调用,这里想问一下因为滑坡检测常用的指标包括如下
所以想问问各位有没有什么方法可以在验证集上求得以上指标结果
在进行利用swin transformer进行滑坡检测的过程中官方代码中带有的指标如下
在定义评价指标时,需要先确定评价的目标和标准。对于滑坡检测,常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值等。可以通过以下代码示例来计算这些指标:
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
# 预测结果和真实标签
y_pred = [0, 1, 1, 0, 1]
y_true = [0, 1, 0, 0, 1]
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print('Recall:', recall)
# 计算F1值
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print('F1 score:', f1)
对于目标检测,常用的评价指标包括精度、召回率、平均精度(mAP)等。可以使用开源工具如mAP计算器来计算这些指标。具体计算方法和代码示例可以参考以下链接:
https://github.com/Cartucho/mAP
https://github.com/Cartucho/mAP/blob/master/scripts/extra/plot_mAP.py