分割計數的計算方法

Ⅰ 易語言計次循環問題！

計次循環首（（組合框2.現行選中項（）+1）-組合框1.現行選中項（）+1，計數）'這個按行分割了嗎？
分割=文本分割（資源[計數]，「，」，4）
臨時=0
計次循環首（取數組成員數（分割），X）
臨時=臨時+ 到數值（分割[X])'把文本轉換到數值然後才能相加。。。這個是計算 每行數的和值
計次循環尾（)
調試輸出（臨時）
計次循環尾（）
編輯框1.內容=到文本（臨時）

Ⅱ 圖像分割常用指標及MIoU計算

語義圖像分割結果，可分為True Positive、False Positive、True Negative、False Negative。
Negative指非物體標簽的部分(可直接理解為背景)，Positive指有標簽的部分。

左上圖為真實標注，右上圖為預測結果。從右上圖可以將預測結果分成對應的四個部分：

IoU（Intersection over Union）是一個評價目標檢測、語義圖像分割的不同方法的結果好壞的指標，用於比較模型結果（predicted output）與真實標注（ground truth）的相似程度。

IoU指標可以適用於Single-class的語義圖像分割，但不適用於Multiple-class的語義圖像分割。

以下是幾種逐像素標記的精度標准。假設有k+1個類（其中包含一個空類或背景），i表示真實值，j表示預測值 ，p _ij 表示將類i預測為類j的 像素數量 。即，p _ii 表示TP，p _ij 表示FN，p _ji 表示FP，p _jj 表示FN。

兩個矩陣，一個代表實際的分割，另一個代表任何神經網路或模型的預測分割

這些矩陣的元素是表示圖像上特定位置的像素所屬的不同類別的標簽。這里，共有 6 個類，標簽為「0」、「1」、「2」、「3」、「4」和「5」，矩陣是 2D numpy 類型，每個大小為 (4 x 4)。

通過以下步驟，計算 MIoU：
步驟 1 ：找出兩個矩陣的每個類的頻率計數（numpy 包中的「bincount」函數）

Ⅲ 奧數題，數角或三角形的個數有什麼公式

1、將一個角分成若干個角的問題

這個問題可以看出是一篇排列組合問題，設這個交分割後所有的邊數猛如陪是n，任意兩條邊都可以組成一個角，所以可以得到角數=C（n,2）=n!/（2!(n-2)!）=n(n-1)/2。

所以可以得到一個普適性的公式，角數=n(n-1)/2，其中n是分割後總得邊數。

(3)分割計數的計算方法擴展閱讀：

排列組合的計算原理和方法：

1、加法原理和分類計數法

a、加法原理，做一件事，完成它可以有n類辦法，在第一類辦法中有m1種不同的方法，在第二類辦法中有m2種不同的方法，……，在第n類辦法中有mn種不同的方法，那麼完成這件事共枝蠢有N=m1+m2+m3+…+mn種不同方法。

b、第一類辦法的方法屬於集合A1，第二類辦法的方法屬於集合A2，……，第n類辦法的方法屬於集合An，那麼完成這件事的方法屬於集合A1UA2U…UAn。

c、分類的要求 ：每一類中的每一種方法都可以獨立地完成此任務；兩類不同辦法中的具體方法，互不相同（即分類不重）；完成此任務的任何一種方法，都屬於某一類（即分類不漏）。

2、乘法原理和分步計數法

a、乘法原理，做一件事，完成它需要分成n個步驟，做第一步有m1種不同的方法，做第二步有m2種不同的方法，……，做第n步有mn種不同的方法，那麼完成這件事共有N=m1×m2×m3×…×mn種不同的方法。

b、合理分步的要求

任何一步的一種方法都不能完成此任務，必須且只須連續完成這n步才能完成此任務；各步計數相互獨立；只要有一步中所採取的方法不同，則對應的完成此橡培事的方法也不同。