Discussion :

[Imène_23]

Bonjour

Je voudrais savoir comment on calcule le taux d'une bonne classification d'un résultat d'une segmentation (coorect classifcation rate; CCR)

Merci

[b_reda31]

Bonjour,
les méthodes d'évaluation d'algorithme de segmentation sont divisées en deux classes. Selon que l'on dispose d'une "vérité terrain" (segmentation de référence) ou non.

Avec les mots clé : Evaluation et Segmentation, vous trouverez pas mal de résultats sur google

[Imène_23]

Donc c'est ce que je pensais, on doit avoir une segmentation de référence (genre humaine) afin qu'on calcule cette mesure ?

[ToTo13]

Donc c'est ce que je pensais, on doit avoir une segmentation de référence (genre humaine) afin qu'on calcule cette mesure ?

C'est toujours le mieux et le plus fiable.
Ensuite, à toi de choisir les critères pour ton évaluation.

[b_reda31]

Donc c'est ce que je pensais, on doit avoir une segmentation de référence (genre humaine) afin qu'on calcule cette mesure ?

Je ne connais pas vraiment la mesure dont vous parlez (CCR),notez cependant qu'il existe des cas où la vérité terrain est indisponible (Segmentation très subjective). Pour ces cas là, il existe heureusement d'autres critères. Comme le dit Toto, ces critères sont certainement moins fiables mais peuvent être utile lorsqu'il s'agit de comparer de manière quantitative plusieurs méthodes de segmentation.

[Imène_23]

Je ne connais pas vraiment la mesure dont vous parlez (CCR),notez cependant qu'il existe des cas où la vérité terrain est indisponible (Segmentation très subjective). Pour ces cas là, il existe heureusement d'autres critères. Comme le dit Toto, ces critères sont certainement moins fiables mais peuvent être utile lorsqu'il s'agit de comparer de manière quantitative plusieurs méthodes de segmentation.

Merci Reda

Voilà c'est ça qui m'a intrigué, je trouve beaucoup d'articles avec cette mesure-là, sur une segmentation d'image texturée, et je me demandais comment ils font pour avoir la segmentation de référence

[Alexis.M]

Dans beaucoup d'articles sur la segmentation d'images texturées, soit le annotations (vérité terrain) est déterminée à la main, soit les images elles même sont créés artificiellement en "collant" des bouts d'images de différentes textures selon un motif déterminer. Il suffit ensuite de comparer le résultat de la classification avec le motif connu.