Resultados

Resultados detalhados do dataset DIBCO

Dataset: Dataset
Conjunto de treinamento: Treinamento
Conjunto de testes: Teste

Resultados obtidos com uma janela (9, 9)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1171
  • Precisao: 0.5386
  • Sensibilidade: 0.7427
  • Especificidade: 0.9040
  • F1 score: 0.6244
  • Erro: 0.0872
  • Precisao: 0.7074
  • Sensibilidade: 0.7125
  • Especificidade: 0.9480
  • F1 score: 0.7100
  • Erro: 0.1201
  • Precisao: 0.5874
  • Sensibilidade: 0.5880
  • Especificidade: 0.9295
  • F1 score: 0.5877
  • Erro: 0.1031
  • Precisao: 0.6008
  • Sensibilidade: 0.6748
  • Especificidade: 0.9310
  • F1 score: 0.6357
  • Erro: 0.1043
  • Precisao: 0.6142
  • Sensibilidade: 0.6219
  • Especificidade: 0.9386
  • F1 score: 0.6180
  • Erro: 0.1121
  • Precisao: 0.5994
  • Sensibilidade: 0.6198
  • Especificidade: 0.9319
  • F1 score: 0.6094
  • Erro: 0.1013
  • Precisao: 0.6103
  • Sensibilidade: 0.6485
  • Especificidade: 0.9368
  • F1 score: 0.6288
  • Erro: 0.1080
  • Precisao: 0.5701
  • Sensibilidade: 0.5711
  • Especificidade: 0.9380
  • F1 score: 0.5706
  • Erro: 0.0819
  • Precisao: 0.6922
  • Sensibilidade: 0.5437
  • Especificidade: 0.9678
  • F1 score: 0.6090
  • Erro: 0.1089
  • Precisao: 0.5365
  • Sensibilidade: 0.6438
  • Especificidade: 0.9245
  • F1 score: 0.5853
  • Erro: 0.1024
  • Precisao: 0.5912
  • Sensibilidade: 0.6785
  • Especificidade: 0.9301
  • F1 score: 0.6318
  • Erro: 0.1088
  • Precisao: 0.5543
  • Sensibilidade: 0.6639
  • Especificidade: 0.9236
  • F1 score: 0.6042
  • Erro: 0.1049
  • Precisao: 0.6267
  • Sensibilidade: 0.6417
  • Especificidade: 0.9368
  • F1 score: 0.6341
  • Erro: 0.1002
  • Precisao: 0.5583
  • Sensibilidade: 0.7157
  • Especificidade: 0.9243
  • F1 score: 0.6273
  • Erro: 0.1322
  • Precisao: 0.4212
  • Sensibilidade: 0.7322
  • Especificidade: 0.8834
  • F1 score: 0.5348
  • Erro: 0.0943
  • Precisao: 0.6288
  • Sensibilidade: 0.6815
  • Especificidade: 0.9394
  • F1 score: 0.6541
  • Erro: 0.0997
  • Precisao: 0.5965
  • Sensibilidade: 0.5890
  • Especificidade: 0.9439
  • F1 score: 0.5927
  • Erro: 0.0928
  • Precisao: 0.5849
  • Sensibilidade: 0.6585
  • Especificidade: 0.9393
  • F1 score: 0.6195
  • Erro: 0.1164
  • Precisao: 0.5115
  • Sensibilidade: 0.7225
  • Especificidade: 0.9056
  • F1 score: 0.5990
  • Erro: 0.0931
  • Precisao: 0.5526
  • Sensibilidade: 0.6620
  • Especificidade: 0.9360
  • F1 score: 0.6024


Resultados obtidos com uma janela (11, 11)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1178
  • Precisao: 0.5369
  • Sensibilidade: 0.7330
  • Especificidade: 0.9046
  • F1 score: 0.6198
  • Erro: 0.0873
  • Precisao: 0.7065
  • Sensibilidade: 0.7133
  • Especificidade: 0.9477
  • F1 score: 0.7099
  • Erro: 0.1188
  • Precisao: 0.5925
  • Sensibilidade: 0.5900
  • Especificidade: 0.9307
  • F1 score: 0.5913
  • Erro: 0.1015
  • Precisao: 0.6057
  • Sensibilidade: 0.6820
  • Especificidade: 0.9316
  • F1 score: 0.6416
  • Erro: 0.1048
  • Precisao: 0.6119
  • Sensibilidade: 0.6213
  • Especificidade: 0.9381
  • F1 score: 0.6165
  • Erro: 0.1140
  • Precisao: 0.5925
  • Sensibilidade: 0.6140
  • Especificidade: 0.9306
  • F1 score: 0.6031
  • Erro: 0.1037
  • Precisao: 0.6003
  • Sensibilidade: 0.6482
  • Especificidade: 0.9341
  • F1 score: 0.6233
  • Erro: 0.1073
  • Precisao: 0.5737
  • Sensibilidade: 0.5689
  • Especificidade: 0.9392
  • F1 score: 0.5713
  • Erro: 0.0819
  • Precisao: 0.6924
  • Sensibilidade: 0.5442
  • Especificidade: 0.9678
  • F1 score: 0.6095
  • Erro: 0.1084
  • Precisao: 0.5383
  • Sensibilidade: 0.6463
  • Especificidade: 0.9248
  • F1 score: 0.5873
  • Erro: 0.1019
  • Precisao: 0.5933
  • Sensibilidade: 0.6787
  • Especificidade: 0.9307
  • F1 score: 0.6331
  • Erro: 0.1080
  • Precisao: 0.5572
  • Sensibilidade: 0.6673
  • Especificidade: 0.9241
  • F1 score: 0.6073
  • Erro: 0.1036
  • Precisao: 0.6328
  • Sensibilidade: 0.6403
  • Especificidade: 0.9386
  • F1 score: 0.6365
  • Erro: 0.1012
  • Precisao: 0.5548
  • Sensibilidade: 0.7125
  • Especificidade: 0.9235
  • F1 score: 0.6239
  • Erro: 0.1294
  • Precisao: 0.4270
  • Sensibilidade: 0.7223
  • Especificidade: 0.8876
  • F1 score: 0.5367
  • Erro: 0.0941
  • Precisao: 0.6296
  • Sensibilidade: 0.6801
  • Especificidade: 0.9397
  • F1 score: 0.6539
  • Erro: 0.0986
  • Precisao: 0.6006
  • Sensibilidade: 0.5961
  • Especificidade: 0.9442
  • F1 score: 0.5983
  • Erro: 0.0932
  • Precisao: 0.5836
  • Sensibilidade: 0.6547
  • Especificidade: 0.9393
  • F1 score: 0.6172
  • Erro: 0.1168
  • Precisao: 0.5104
  • Sensibilidade: 0.7175
  • Especificidade: 0.9058
  • F1 score: 0.5965
  • Erro: 0.0931
  • Precisao: 0.5522
  • Sensibilidade: 0.6684
  • Especificidade: 0.9353
  • F1 score: 0.6048


Resultados obtidos com uma janela (13, 13)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1174
  • Precisao: 0.5379
  • Sensibilidade: 0.7400
  • Especificidade: 0.9041
  • F1 score: 0.6230
  • Erro: 0.0874
  • Precisao: 0.7047
  • Sensibilidade: 0.7163
  • Especificidade: 0.9471
  • F1 score: 0.7104
  • Erro: 0.1188
  • Precisao: 0.5922
  • Sensibilidade: 0.5924
  • Especificidade: 0.9304
  • F1 score: 0.5923
  • Erro: 0.1025
  • Precisao: 0.6009
  • Sensibilidade: 0.6868
  • Especificidade: 0.9298
  • F1 score: 0.6410
  • Erro: 0.1039
  • Precisao: 0.6161
  • Sensibilidade: 0.6206
  • Especificidade: 0.9392
  • F1 score: 0.6183
  • Erro: 0.1122
  • Precisao: 0.5984
  • Sensibilidade: 0.6222
  • Especificidade: 0.9314
  • F1 score: 0.6101
  • Erro: 0.1042
  • Precisao: 0.5977
  • Sensibilidade: 0.6505
  • Especificidade: 0.9331
  • F1 score: 0.6230
  • Erro: 0.1079
  • Precisao: 0.5707
  • Sensibilidade: 0.5690
  • Especificidade: 0.9384
  • F1 score: 0.5699
  • Erro: 0.0842
  • Precisao: 0.6754
  • Sensibilidade: 0.5448
  • Especificidade: 0.9651
  • F1 score: 0.6031
  • Erro: 0.1079
  • Precisao: 0.5401
  • Sensibilidade: 0.6491
  • Especificidade: 0.9250
  • F1 score: 0.5896
  • Erro: 0.1046
  • Precisao: 0.5834
  • Sensibilidade: 0.6738
  • Especificidade: 0.9283
  • F1 score: 0.6254
  • Erro: 0.1073
  • Precisao: 0.5598
  • Sensibilidade: 0.6672
  • Especificidade: 0.9249
  • F1 score: 0.6088
  • Erro: 0.1018
  • Precisao: 0.6377
  • Sensibilidade: 0.6510
  • Especificidade: 0.9389
  • F1 score: 0.6443
  • Erro: 0.1016
  • Precisao: 0.5533
  • Sensibilidade: 0.7165
  • Especificidade: 0.9226
  • F1 score: 0.6244
  • Erro: 0.1278
  • Precisao: 0.4315
  • Sensibilidade: 0.7284
  • Especificidade: 0.8888
  • F1 score: 0.5419
  • Erro: 0.0954
  • Precisao: 0.6249
  • Sensibilidade: 0.6759
  • Especificidade: 0.9389
  • F1 score: 0.6494
  • Erro: 0.0985
  • Precisao: 0.5992
  • Sensibilidade: 0.6046
  • Especificidade: 0.9431
  • F1 score: 0.6019
  • Erro: 0.0924
  • Precisao: 0.5865
  • Sensibilidade: 0.6615
  • Especificidade: 0.9394
  • F1 score: 0.6217
  • Erro: 0.1175
  • Precisao: 0.5081
  • Sensibilidade: 0.7195
  • Especificidade: 0.9047
  • F1 score: 0.5956
  • Erro: 0.0926
  • Precisao: 0.5547
  • Sensibilidade: 0.6667
  • Especificidade: 0.9361
  • F1 score: 0.6055