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GuHuangAI / DiffusionEdge

Code for AAAI 2024 paper: "DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge Detection"
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AC值计算问题 #15

Open yx-yyds opened 4 months ago

yx-yyds commented 4 months ago

计算AC时不是应该使用这样的图片吗 2018 为什么你们会使用 2018 第一张像素对应的黑色表示非边缘,RGB值为0，白色对应边缘，RGB值为1，与模型的预测概率值对应，而第二张图片刚好相反，如果使用第二张图片计算AC，使用非极大值抑制处理后的结果如下，边缘反而变粗了，明显不对啊。作者能解答一下吗 2018 png

GuHuangAI commented 4 months ago

一个是用于计算，另一个是可视化好看一点

MrMello9 commented 4 months ago

一个是用于计算，另一个是可视化好看一点

运行您给的demo得到的是黑底的图片结果，请问我应该如何得到像论文里那样的白底结果。转换的步骤包括在代码里吗，还是额外的？

yx-yyds commented 4 months ago

如果是白底图片，评估代码中的is_white_edge设为false，如果是黑底图片，is_white_edge设为ture

MrMello9 commented 4 months ago

如果是白底图片，评估代码中的is_white_edge设为false，如果是黑底图片，is_white_edge设为ture

我没有在代码中找到is_white_edge这个参数，请问您可以提供更具体的位置或信息吗，谢谢！

yunfan1202 commented 4 months ago

如果是白底图片，评估代码中的is_white_edge设为false，如果是黑底图片，is_white_edge设为ture

我没有在代码中找到is_white_edge这个参数，请问您可以提供更具体的位置或信息吗，谢谢！

想转换黑白底，其实就是简单的把像素值反过来就行了，比如cv2.bitwise_not() "is_edge_white"指的是AC这个评价指标的MATLAB代码，参考https://github.com/yunfan1202/Delving-into-Crispness/issues/5