Closed florinbarbisch closed 5 months ago
@florinbarbisch Han Accuracy, Overall Accuracy, Per Class Accuracy, Precision, Recall, F1, Kappa und Confusion Matrix implementiert. Het paar refactors braucht zum's schön anebecho, aber hans jetzt sinnvoll mit Callbacks chöne löse (class LogConfusionMatrix(pl.Callback) und class LogMessisMetrics(pl.Callback))
Chasch gern uf dem aufbauend Majority Voting etc. iibaue :)
Alli metrics si implemented. Aber s geit glaub huere lang zum die berechne😅
Uff ja han denkt das chönnt evtl. no chli es Problem werde... Beobachted mer's mal wenn mer denn en längere run mached mit allne Date
train_images_
haben
Florin: vizualization metrics Yvo: classical ML metrics
Metrics we could implement (from AgroLuege):
confusion matrix_level_{level}": wandb.Image(plt)
log_wandb = dict(zip(label_names + f"_level_bevor_field_majority_{level}", cl_acc))
~log_wandb = dict(zip(label_names + f"_level_{level}", cl_acc))
~PLZ: don't use the name before field majority but rather name the metrics with field majority
kappa_field_majority_level_3
TODO: