Каковы различные подходы для порогового значения на сегментированном изображении, кроме выбора метки класса максимальной вероятности - PullRequest
1 голос
/ 17 мая 2019

Я пытаюсь сегментировать спутниковое изображение на 2 класса, чтобы извлечь следы зданий из фона. Я использую бинарную кросцентропию и сигмовидную активацию. Я использую максимальное значение вероятности (вывод CNN), чтобы назначить метку класса. Есть ли лучший подход, чем это (я не понимаю форму сегментированных зданий правильно).

Я наткнулся на этот ответ для оптимального определения порога Как выбрать оптимальный порог для вероятностей класса? какой подход лучше для сегментации двух классов?

import numpy
pred = model.predict(test_X)
pred = numpy.argmax(pred, axis = 2)
...