Keras 分割网络自定义评估函数 - 均值 IoU

2023-12-15 03:22:23

在图像分割中，交并比 (IoU) 是评估分割网络性能的重要指标。IoU 衡量了预测分割掩码和真实分割掩码之间的重叠程度，值越高表示分割效果越好。

为了在 Keras 分割网络中使用 IoU，我们需要定义一个自定义评估函数。本教程将指导您逐步创建此评估函数，以便您可以跟踪和优化网络的分割性能。

计算 IoU

计算 IoU 的公式如下：

IoU = (预测掩码 ∩ 真实掩码) / (预测掩码 ∪ 真实掩码)

其中：

预测掩码：模型预测的分割掩码
真实掩码：用于训练和验证的真实分割掩码

自定义评估函数

要定义自定义评估函数，我们需要创建一个 Python 函数并将其传递给 Keras compile() 方法。该函数应该采取以下形式：

def custom_iou_metric(y_true, y_pred):
    # 计算每个样本的 IoU
    iou = tf.keras.backend.mean(tf.keras.backend.mean(tf.keras.metrics.iou(y_true, y_pred), axis=[1, 2]))

    # 返回 IoU 值
    return iou

在这个函数中：

y_true 是真实的分割掩码。
y_pred 是模型预测的分割掩码。
tf.keras.backend.mean() 计算每个样本的 IoU 的平均值。
tf.keras.metrics.iou() 计算每个像素的 IoU。
函数返回计算出的 IoU 值。

使用自定义评估函数

在编译 Keras 分割网络时，我们可以使用自定义评估函数来跟踪 IoU：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[custom_iou_metric])

这将指示模型在训练和验证过程中计算并显示自定义 IoU 评估指标。

示例

以下是一个使用自定义评估函数评估 Keras 分割网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, BatchNormalization, Activation
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 创建分割网络
inputs = Input(shape=(256, 256, 3))
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
outputs = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(x)

# 编译网络
model = Model(inputs, outputs)
model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=[custom_iou_metric])

# 加载和预处理数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 训练网络
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估网络
test_loss, test_iou = model.evaluate(x_test, y_test)
print("测试损失：{:.4f}，测试 IoU：{:.4f}".format(test_loss, test_iou))