《表1 分类结果混淆矩阵:基于卷积神经网络的非等效点云分割方法》

《表1 分类结果混淆矩阵:基于卷积神经网络的非等效点云分割方法》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《基于卷积神经网络的非等效点云分割方法》


  1. 获取 高清版本忘记账户?点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户?点击这里登录
注:TP表示将截骨区内的点预测为截骨区内的点;FP表示将非截骨区内的点预测为截骨区内的点;FN表示将截骨区内的点预测为非截骨区内的点;TN表示将非截骨区内的点预测为非截骨区内的点。

下颌骨点云的分割问题为典型的二分类问题,即各点分别属于截骨区或者非截骨区。在下颌骨点云分割过程中,由于非截骨区内大多数点距离分割面较远,这些点的识别精度不会对分割精度造成太大影响,而截骨区内大多数点距离分割面较近,这些点的识别精度直接影响分割精度。因此将截骨区作为正类,非截骨区作为负类,分类结果的混淆矩阵如表1所示。