Я могу предоставить вам фрагмент кода для расчета оценки в кости, которая является общей метрикой, используемой в задачах сегментации изображений. Вот реализация Python:

def calculate_dice_score(true_mask, predicted_mask):
    intersection = true_mask & predicted_mask
    dice_score = (2 * intersection.sum()) / (true_mask.sum() + predicted_mask.sum())
    return dice_score

В этом коде true_maskи predicted_mask— это двоичные маски, представляющие основную истину и маски прогнозируемой сегментации соответственно. Оператор &выполняет поэлементную логическую операцию И между масками. Функция sum()вычисляет общее количество значений True в масках.

Оценка кубика рассчитывается по формуле: (2 * пересечение) / (объединение), где пересечение — это количество пикселей, которые правильно классифицированы как положительные в обеих масках, а объединение — общее количество положительных пикселей. в обеих масках.