Unet модель сегментации предсказывает пустое изображение?

Question

Я использую архитектуру Unet для сегментации легких, это показывает мне лучшую тренировку и потерю Вала, но когда я вызываю функцию предиката и даю одно изображение тренировочного набора в качестве input.its дает мне чистое изображение в качестве вывода. Я понимаю, почему это происходит когда он показывает хорошую точность проверки. Я использую керас

Answer 1

Точность не является хорошим показателем для сегментации, особенно для медицинских случаев. Ваш набор данных, скорее всего, является несбалансированным, поэтому вы получаете высокую точность (большинство пикселей наземной маски правды равны «0»). Вы должны использовать метрики, такие как Dice, точность / отзыв / F1, чтобы отслеживать результаты