Manejar documentos como IOU puede parecer un desafío, especialmente si estás trabajando con este tipo por primera vez. A veces, una pequeña edición puede crear un gran dolor de cabeza cuando no sabes cómo manejar el formato y evitar hacer un caos del proceso. Cuando se te asigna establecer un punto en IOU, siempre puedes hacer uso de un software de edición de imágenes. Otras personas pueden optar por un editor de texto convencional pero se quedan atascadas cuando se les pide reformatear. Con DocHub, sin embargo, manejar un IOU no es más difícil que editar un archivo en cualquier otro formato.
Prueba DocHub para una edición rápida y productiva de documentos, independientemente del formato del documento que tengas en tus manos o del tipo de documento que debas corregir. Esta solución de software es en línea, accesible desde cualquier navegador con una conexión a internet estable. Edita tu IOU justo cuando lo abras. Hemos diseñado la interfaz para que incluso los usuarios sin experiencia previa puedan hacer todo lo que necesiten. Simplifica la edición de tus documentos con una única solución elegante 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. Gestiona más con todas nuestras herramientas al alcance de tu mano.
hey 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 desperdiciando tu 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 de metrics normalmente importamos nuestra precisión que realmente mira nuestra predicción y nuestra verdad de terreno y luego nos da la precisión, pero el problema es que no es una gran métrica si tienes un desequilibrio de clases, lo que sucede cuando tienes problemas de múltiples clases en la vida real, así que inexactitud.
