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classification의 경우에 one hot을 한 라벨값의 arg_max 와 예측값의 arg_max 가 같은 경우를 평균내는 것으로 정확도를 산출합니다. segmentation는 라벨 이미지의 픽셀값과 예측해서 나온 이미지 픽셀값 하나 하나를 매치시켜 그것이 얼마나 겹치는지를 통해 정확도를 측정합니다. 설명보다 그림 한장이 이해가 더 빠릅니다. 위의 그림을 보시면 대충 어떤 느낌인지 이해가 되실 겁니다. 아래는 IOU에 대한 설명과 코드입니다. tensorlayer 라는 패키지 안에 IOU가 구현되어 있기 때문에 tensorlayer를 설치하시고 쓰시면 됩니다. def iou_coe(output, target, threshold=0.5, axis=[1, 2, 3], smooth=1e-5): """N..

brats 데이터처럼 CT는 주로 mha 확장자로 저장이 되어 있습니다(다른 확장자의 경우도 있습니다). 이를 이미지로 저장하려면 mha 파일을 불러와서 CT 이미지 한장 한장을 png 나 jpg 로 저장해야 합니다. import skimage.io as io import scipy.misc as sm import os, cv2 import matplotlib.pyplot as plt[필요한 패키지]mha_path = 'D:/BRATS2015' os.chdir('D:/BRATS2015') for (path, dir, files) in os.walk(mha_path): print(path) for filename in files: print(filename)mha 가 들어있는 파일을 찾기 위해서는 가장 상..

논문 PDF - H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Liver Tumor Segmentation from CT Volumes논문의 주제는 간의 종양을 segmentation 하는 것입니다. 제목에서 볼 수 있듯이 Unet 에 Densenet 을 넣어서 만든 모델로 DenseUnet 이라고 부릅니다. H-Densenet 에서 H 는 hydrid 로 2D 와 3D 를 합친 모델이기 때문에 H-Densenet 이라고 명명했습니다. [2D 아키텍처] loss 값도 상당히 낮고 정확도도 높기 때문에 2D 부분만 가져와서 brats 2015 데이터에 적용해 봤습니다. class Denseunet_Model: def __init__(self): sel..