标签: deep-learning image-segmentation convolutional-neural-network unet
我使用Unet架构进行肺部分割,它向我展示了更好的训练和Val损失,但是当我调用预测函数并将训练集的一个图像作为输入时。我给出了空白图像作为输出。我理解为什么这样做当它表现出良好的验证准确性。 我使用keras
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准确性不是分割的良好指标,尤其是对于医疗案例。您的数据集很可能是不平衡的,这就是您获得高精度的原因(大多数地面实况掩模像素都是" 0")。您应该使用Dice,precision / recall / F1等指标来跟踪结果