TensorFlow：私は現在、IOUの精度を計算するためにtf.contrib.metrics.streaming_mean_iouを使用していますtf.contrib.metrics.streaming_mean_iou

でtotal_cmを取得できますか。この関数はmean_iouのみを返しますが、各クラスの精度が必要です。TensorFlow：私は現在、IOUの精度を計算するためにtf.contrib.metrics.streaming_mean_iouを使用していますtf.contrib.metrics.streaming_mean_iou

どのようにして行うことができますか？

出典

2016-10-31 Seven

tf.contrib.metrics.confusion_matrixはあなたが必要なもののように見えます。あなたは混同行列を持っていたら、use that to compute the precision for each classをすることができます。

出典

2016-10-31 20:41:30

はい、それは動作します。一方、私は、この機能は[streaming_mean_iou]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L2732）が同じように動作していることがわかりましたローカル変数[total_confusion_matrix]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L2786）。これは[LOCAL_VARIABLES]（https： //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/metrics/python/ops/metric_ops.py#L99）のコレクション。ローカル変数にアクセスする方法はありますか？ – Seven

私はそれを得ると思います。すべてのローカル変数を取得するためにtf.local_variables（）を使用できます。プログラムにはローカル変数が1つしかありませんが、私はそれを取得します。より多くの変数がある場合は、それらの名前をフィルタリングして、必要な変数を取得できます。 – Seven

また、tf.Graph.get_tensor_by_nameを使用することもできます。これは、ローカル変数（つまり、tf.get_default_graph（）でアクセス可能なGraphオブジェクトでget_tensor_by_nameが呼び出される）に対して機能するはずです。 –

TensorFlow：私は現在、IOUの精度を計算するためにtf.contrib.metrics.streaming_mean_iouを使用していますtf.contrib.metrics.streaming_mean_iou

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