我正在尝试将卫星图像分割成 2 个类以从背景中提取建筑物的足迹。我正在使用二元交叉熵和 sigmoid 激活。我使用最大概率值(CNN 的输出)来分配类标签。有没有比这更好的方法(我没有正确理解分段建筑物的形状)。
我遇到了这个最佳阈值的答案 如何为类概率选择最佳阈值? 哪种方法最适合两类分割?
import numpy
pred = model.predict(test_X)
pred = numpy.argmax(pred, axis = 2)
我正在尝试将卫星图像分割成 2 个类以从背景中提取建筑物的足迹。我正在使用二元交叉熵和 sigmoid 激活。我使用最大概率值(CNN 的输出)来分配类标签。有没有比这更好的方法(我没有正确理解分段建筑物的形状)。
我遇到了这个最佳阈值的答案 如何为类概率选择最佳阈值? 哪种方法最适合两类分割?
import numpy
pred = model.predict(test_X)
pred = numpy.argmax(pred, axis = 2)