Trabajar con documentos como el IOU puede parecer un desafío, especialmente si es la primera vez que trabajas con este tipo. A veces, incluso una pequeña edición puede causar un gran dolor de cabeza cuando no sabes cómo manejar el formato y evitar hacer un lío del proceso. Cuando se te asigna limpiar una imagen en el IOU, siempre puedes usar un software de modificación de imágenes. Otros pueden optar por un editor de texto convencional, pero se quedan atascados cuando se les pide reformatear. Con DocHub, sin embargo, manejar un IOU no es más difícil que modificar un documento en cualquier otro formato.
Prueba DocHub para una edición rápida y productiva de documentos, independientemente del formato de archivo que tengas en tus manos o del tipo de documento que debas revisar. Esta solución de software es en línea, accesible desde cualquier navegador con acceso a internet estable. Modifica tu IOU justo cuando lo abres. Hemos diseñado la interfaz para asegurar que incluso los usuarios sin experiencia previa puedan hacer fácilmente todo lo que necesiten. Simplifica la edición de tus documentos con una solución unificada para cualquier tipo de documento.
Trabajar con diferentes tipos de documentos no debe sentirse como ciencia espacial. Para optimizar tu tiempo de edición de documentos, necesitas una solución rápida como DocHub. Maneja más con todas nuestras herramientas al alcance de tu mano.
Hola chicos, soy Shrini y en este video hablemos de la mejor manera de evaluar la segmentación semántica y, obviamente, vamos a usar el enfoque de intersección sobre unión. Ahora, espero que sepas qué es la segmentación semántica; si no, estás perdiendo el tiempo viendo este video. Ahora, solo un recordatorio rápido: la segmentación semántica se refiere a clasificar píxeles individuales en lugar de clasificar una imagen como un gato o un perro, pero en este caso estamos clasificando píxeles individuales que pertenecen a un gato o un perro. En este ejemplo, solo te muestro una muestra de roca que muestra diferentes minerales en la roca, pero esto es lo que es la segmentación semántica. Ahora, ¿por qué? ¿Qué hay de malo con la precisión, verdad? Quiero decir, usamos scikit-learn.metrics y desde metrics normalmente importamos nuestra precisión, que en realidad observa nuestra predicción y nuestra verdad de terreno y luego nos da la precisión, pero el problema es que no es una buena métrica si tienes un desequilibrio de clases, lo que sucede cuando tienes problemas de múltiples clases en la vida real, así que inexactitud.
