我试图构建一个自定义的均值IoU度量,用于训练U-Net模型来分类四个分类的[0,1,2,3]数据集,但我得到了一个错误。
我的代码:
#Calculating mean IoU metric
from keras.metrics import MeanIoU
from keras import backend as K
n_classes = 4
def mean_IoU_metric(y_true, y_pred):
y_pred_argmax = K.argmax(y_true, axis=3)
IOU_keras = MeanIoU(num_classes=n_classes)
IOU_keras.update_state(y_true[:,:,:,0], y_pred_argmax)
IOU_keras = tf.convert_to_tensor(IOU_keras, np.float32)
return IOU_keras
错误:
TypeError: Expected float32, but got MeanIoU(name=mean_io_u,dtype=float32,num_classes=4) of type 'MeanIoU'.
请你帮我解决这个问题,非常感谢。
1条答案
按热度按时间osh3o9ms1#
如果你想在TensorFlow中训练模型期间和之后使用meanIoU(多个样本的平均IoU)作为度量,你可以遵循下面提供的解决方案。
1.创建从
tf.keras.metrics.MeanIoU
继承的自定义指标类1.若要在模型训练期间使用此度量,请执行以下操作:
根据您的项目,可能需要进行一些修改。你可以在我的个人项目中找到一个例子:https://github.com/MortenTabaka/Semantic-segmentation-of-LandCover.ai-dataset/blob/main/src/features/metrics.py