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图像分割模型效果评估

可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果:

  • 模型评估报告:训练完成后,可以在【我的模型】列表中看到模型效果,以及详细的模型评估报告。
  • 模型在线校验:可以在左侧导航中找到【校验模型】,在线校验模型效果。校验功能示意图:

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模型评估报告

整体评估

在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、mAP、精确率、召回率。这部分模型效果的指标是基于训练数据集,随机抽出部分数据不参与训练,仅参与模型效果评估计算得来。所以当数据量较少时(如图片数量低于100个),参与评估的数据可能不超过30个,这样得出的模型评估报告效果仅供参考,无法完全准确体现模型效果。

注意:若想要更充分了解模型效果情况,建议发布模型为API后,通过调用接口批量测试,获取更准确的模型效果。

实例分割

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查看模型评估结果时,需要思考在当前业务场景,更关注精确率与召回率哪个指标。是更希望减少误识别,还是更希望减少漏识别。前者更需要关注精确率的指标,后者更需要关注召回率的指标。同时F1-score可以有效关注精确率和召回率的平衡情况,对于希望准确率与召回率兼具的场景,F1-score越接近1效果越好。评估指标说明如下

F1-score: 对某类别而言为精确率和召回率的调和平均数,评估报告中指各类别F1-score的平均数

mAP: mAP(mean average precision)是物体检测(Object Detection)算法中衡量算法效果的指标。对于物体检测任务,每一类object都可以计算出其精确率(Precision)和召回率(Recall),在不同阈值下多次计算/试验,每个类都可以得到一条P-R曲线,曲线下的面积就是average

精确率: 正确预测的物体数与预测物体总数之比。评估报告中具体指经比较F1-score最高的阈值下的结果

召回率: 正确预测的物体数与真实物体数之比。评估报告中具体指经比较F1-score最高的阈值下的结果

语义分割

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mIoU:mIoU(mean intersection over union) 是语义分割常用评价指标,mean是对于类别的平均,即每个类别IoU的平均值。某个类别的IoU计算方式如下为,(当前类别预测正确像素点个数)/ (当前类别预测正确像素点个数 + 本属于当前类却被预测为其他类像素点个数 + 本属于其他类却被预测为当前类的像素点个数)。由于mIoU是像素级别的交并比评估,数值上会略低于mAP,不会影响实际使用效果。

准确率:指类别预测正确的像素占总像素的比例,准确率越高模型质量越好。

Kappa系数:用于一致性检验的指标,可以用于衡量分类的效果。取值为-1到1之间,通常大于0,Kappa系数越高模型质量越好。

详细评估

在这个部分可以看到不同阈值下的F1-score,以及模型识别错误的图片示例。

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识别错误图片示例

通过分标签查看模型识别错误的图片,寻找其中的共性,进而有针对性的扩充训练数据。

如下图所示,可以通过勾选「误识别」、「漏识别」来分别查看两种错误识别的情况:

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  • 误识别:红色遮盖内没有目标物体(准备训练数据时没有标注),但模型识别到了目标物体

观察误识别的目标有什么共性:例如,一个检测电动车的模型,把很多自行车误识别成了电动车(因为电动车和自行车外观上比较相似)。这时,就需要在训练集中为自行车特别建立一个标签,并且在所有训练集图片中,将自行车标注出来。

可以把模型想象成一个在认识世界的孩童,当你告诉他电动车和自行车分别是什么样时,他就能认出来;当你没有告诉他的时候,他就有可能把自行车认成电动车。

  • 漏识别:橙色遮盖内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体

观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。

黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的,由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种,所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据,让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。

以上例子中,我们找到的是识别错误的图片中,目标特征上的共性。除此之外,还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性,比如:图片的拍摄设备、拍摄角度,图片的亮度、背景等等。

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