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

まず、プラグインツールバーに移動します。次に、EvaluateClassif 関数を画面にドラッグ アンド ドロップします。[Classif の評価] ツール内にある評価ボタンをクリックします。

load folder imageボタンをクリックしてテスト画像をインポートし、load configをクリックしてディレクトリからトレーニング済みの重みファイルをインポートします。次に、開始ボタンをクリックして分類モデルを評価します。評価後、CSVにエクスポートボタンをクリックして、結果をCSVファイルとしてディレクトリに保存します。

すべてのしきい値でデータを評価するには、すべてのしきい値を開始して、各クラスの再現率、真陽性率、偽陽性率、精度などのパラメーターを含むクラス名を含む CSV ファイルをディレクトリに保存します。受信機の動作特性曲線をプロットするには、EvaluateClassifツール内にあるROCプロットボタンをクリックします。参照ボタンをクリックして、ディレクトリからCSVファイルをインポートします。

インポートされたクラス リストを調べ、各クラス ラベルを選択して ROC 曲線をプロットします。次に、ROC曲線を可視化するために、プロットボタンをクリックします。フォントサイズ、フォントの色、小数点以下の丸め、線のスタイル、線の色など、画像のプロパティに必要な調整を加えます。

最後に、保存ボタンをクリックして、AUC値を含むROC曲線画像を必要な画像形式でディレクトリに保存します。