Как метрика c точности Keras сравнивается с пользовательской метрикой c для обнаружения переулков CNN?

Question

Я прочитал несколько ответов на вопрос о метрике «точности» c, используемой в Keras, но я не совсем уверен, что понимаю, что это означает с точки зрения обнаружения полосы движения. Сравнивает ли Keras metri c пиксели, обнаруженные в прогнозе, с точками в истинности грунта и делит их на общее количество пикселей? Или необходимо создать пользовательский метри c, который делает это?

Answer 1

Из keras 'github :

Calculates how often predictions matches labels.
For example, if `y_true` is [1, 2, 3, 4] and `y_pred` is [0, 2, 3, 4]
then the accuracy is 3/4 or .75.  If the weights were specified as
[1, 1, 0, 0] then the accuracy would be 1/2 or .5.

Так что все зависит от того, как вы описываете целевой вектор, то есть значения, полученные из выходного слоя. Предположим, что у вас есть изображение 255x255, где в матричной форме 1 представляет строку, а 0 - нет строки. Векторизация его в вектор длиной 255 * 255 = 65025 приведет к двоичному вектору. Затем для каждого измерения точности keras сравнивает прогноз вашей модели (где она поставила линию) с исходными (тестовыми) данными и вычисляет точность.

Обратите внимание, что для таких больших данных существует множество преобразований, чтобы уменьшить размер модели, и многие интересные статьи описывают различные методы.