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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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tensorflow.keras.metris で Mean IoUを算出したい

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投稿2022/06/12 14:51

tensorflowを使ってディープラーニングのセマンティックセグメンテーションのモデルをトレーニングしたのですが、モデルの評価をするためにIoU(Intersection over Union)をtensorflow.keras.metricsのライブラリを使って求めようとするとなぜかMean IoU=1だと表示されます。トレーニングの間、Loss(binary crossentropy)は徐々に減少していたので、IoUが1だというのは間違っていると思うのですが、正しい値の算出方法がわかりません。


以下が実際に試してみたコードです。追加の情報が必要であればコメントをお願いします。

python

from tensorflow.keras.metrics import MeanIoU #Test generator using validation data. test_image_batch, test_mask_batch = val_img_gen.__next__() print(test_mask_batch.shape) #(32, 256, 256, 3) #Convert categorical to integer for visualization and IoU calculation test_mask_batch_argmax = np.argmax(test_mask_batch, axis=3) test_pred_batch = (model.predict(test_image_batch)> 0.5).astype(np.uint8) print(test_pred_batch.shape) # (32, 256, 256, 1) test_pred_batch_argmax = np.argmax(test_pred_batch, axis=3) print(test_mask_batch.shape) #(32, 256, 256, 3) n_classes = 2 IOU_keras = MeanIoU(num_classes=n_classes) IOU_keras.update_state(test_pred_batch_argmax, test_mask_batch_argmax) print("Mean IoU =", IOU_keras.result().numpy()) #output -- Mean IoU = 1.0

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