[发明专利]一种深度学习模型性能评价方法及系统有效
| 申请号： | 202210034162.1 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114049569B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 刘立;董先敏;周启;文学虎;李维庆 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第三地理信息制图院 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 610100 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习模型性能评价方法及系统，首先分别获取真实标签与预测结果中的连通图斑，然后根据空间位置关系对这些连通图斑信息进行校准，并根据校准后的连通图斑信息计算真实标签与预测结果的连通图斑序列的相似度，最后根据该相似度评价深度学习模型性能。本发明以连通图斑为粒度，聚焦空间位置和空间关系，以标记图像和预测图像的连通序列相似程度来进行模型性能的评价，从而能够直接反映预测结果在空间几何特征上的保持情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 性能 评价 方法 系统 | ||
【主权项】：
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