Image Classification as Model Training and Model Evaluation to Identify and Classify the Protozoan Trypanosome Species

Para empezar, ve a la barra de herramientas del plugin. A continuación, arrastre y suelte la función EvaluateClassif en la pantalla. Haga clic en el botón Evaluar ubicado dentro de la herramienta EvaluarClasesi.

Haga clic en el botón cargar imagen de carpeta para importar imágenes de prueba y cargar configuración para importar el archivo de peso entrenado desde el directorio. A continuación, haga clic en el botón de inicio para evaluar el modelo de clasificación. Después de la evaluación, haga clic en el botón exportar a CSV para guardar los resultados como un archivo CSV en el directorio.

Para evaluar los datos en cada umbral, haga clic en el umbral iniciar todo para guardar el archivo CSV en el directorio con los nombres de las clases, incluidos parámetros como la recuperación, la tasa de verdaderos positivos, la tasa de falsos positivos y la precisión de cada clase. Para trazar la curva de características operativas del receptor, haga clic en el botón ROC de trazado ubicado dentro de la herramienta EvaluarClasesi. Haga clic en el botón Examinar e importe los archivos CSV desde el directorio.

Inspeccione la lista de clases importadas y seleccione cada etiqueta de clase para trazar la curva ROC. A continuación, para visualizar la curva ROC, haga clic en el botón de trazado. Realice los ajustes que desee en las propiedades de la imagen, como el tamaño de fuente, los colores de fuente, los decimales de redondeo, los estilos de línea y los colores de línea.

Finalmente, haga clic en el botón Guardar para guardar la imagen de la curva ROC con los valores AUC en el formato de imagen requerido en el directorio.