Resultados

Resultados detalhados do dataset DRIVE

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

Resultados obtidos com uma janela (5, 5)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1337
  • Precisao: 0.0522
  • Sensibilidade: 0.0012
  • Especificidade: 0.9968
  • F1 score: 0.0023
  • Erro: 0.1528
  • Precisao: 0.0215
  • Sensibilidade: 0.0004
  • Especificidade: 0.9964
  • F1 score: 0.0009
  • Erro: 0.1482
  • Precisao: 0.0204
  • Sensibilidade: 0.0004
  • Especificidade: 0.9970
  • F1 score: 0.0007
  • Erro: 0.1361
  • Precisao: 0.1489
  • Sensibilidade: 0.0044
  • Especificidade: 0.9961
  • F1 score: 0.0085
  • Erro: 0.1374
  • Precisao: 0.0606
  • Sensibilidade: 0.0008
  • Especificidade: 0.9980
  • F1 score: 0.0017
  • Erro: 0.1482
  • Precisao: 0.0318
  • Sensibilidade: 0.0017
  • Especificidade: 0.9914
  • F1 score: 0.0033
  • Erro: 0.1353
  • Precisao: 0.0813
  • Sensibilidade: 0.0022
  • Especificidade: 0.9963
  • F1 score: 0.0042
  • Erro: 0.1274
  • Precisao: 0.1397
  • Sensibilidade: 0.0027
  • Especificidade: 0.9976
  • F1 score: 0.0053
  • Erro: 0.1242
  • Precisao: 0.0293
  • Sensibilidade: 0.0018
  • Especificidade: 0.9921
  • F1 score: 0.0034
  • Erro: 0.1206
  • Precisao: 0.0451
  • Sensibilidade: 0.0005
  • Especificidade: 0.9986
  • F1 score: 0.0009
  • Erro: 0.1309
  • Precisao: 0.2779
  • Sensibilidade: 0.0060
  • Especificidade: 0.9977
  • F1 score: 0.0117
  • Erro: 0.1301
  • Precisao: 0.0616
  • Sensibilidade: 0.0028
  • Especificidade: 0.9940
  • F1 score: 0.0053
  • Erro: 0.1451
  • Precisao: 0.0733
  • Sensibilidade: 0.0020
  • Especificidade: 0.9957
  • F1 score: 0.0040
  • Erro: 0.1230
  • Precisao: 0.0224
  • Sensibilidade: 0.0010
  • Especificidade: 0.9941
  • F1 score: 0.0019
  • Erro: 0.1038
  • Precisao: 0.4925
  • Sensibilidade: 0.0014
  • Especificidade: 0.9998
  • F1 score: 0.0028
  • Erro: 0.1374
  • Precisao: 0.0326
  • Sensibilidade: 0.0017
  • Especificidade: 0.9922
  • F1 score: 0.0033
  • Erro: 0.1328
  • Precisao: 0.0211
  • Sensibilidade: 0.0017
  • Especificidade: 0.9890
  • F1 score: 0.0031
  • Erro: 0.1211
  • Precisao: 0.0111
  • Sensibilidade: 0.0006
  • Especificidade: 0.9929
  • F1 score: 0.0012
  • Erro: 0.1240
  • Precisao: 0.0173
  • Sensibilidade: 0.0005
  • Especificidade: 0.9957
  • F1 score: 0.0011
  • Erro: 0.1090
  • Precisao: 0.0639
  • Sensibilidade: 0.0016
  • Especificidade: 0.9972
  • F1 score: 0.0031


Resultados obtidos com uma janela (7, 7)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1157
  • Precisao: 0.7473
  • Sensibilidade: 0.1771
  • Especificidade: 0.9910
  • F1 score: 0.2864
  • Erro: 0.1284
  • Precisao: 0.8362
  • Sensibilidade: 0.1775
  • Especificidade: 0.9939
  • F1 score: 0.2928
  • Erro: 0.1417
  • Precisao: 0.6351
  • Sensibilidade: 0.0643
  • Especificidade: 0.9937
  • F1 score: 0.1167
  • Erro: 0.1174
  • Precisao: 0.7698
  • Sensibilidade: 0.1705
  • Especificidade: 0.9922
  • F1 score: 0.2792
  • Erro: 0.1223
  • Precisao: 0.8785
  • Sensibilidade: 0.1144
  • Especificidade: 0.9975
  • F1 score: 0.2025
  • Erro: 0.1338
  • Precisao: 0.7071
  • Sensibilidade: 0.0888
  • Especificidade: 0.9940
  • F1 score: 0.1578
  • Erro: 0.1110
  • Precisao: 0.8578
  • Sensibilidade: 0.1936
  • Especificidade: 0.9951
  • F1 score: 0.3159
  • Erro: 0.1182
  • Precisao: 0.7142
  • Sensibilidade: 0.0988
  • Especificidade: 0.9943
  • F1 score: 0.1735
  • Erro: 0.1101
  • Precisao: 0.7126
  • Sensibilidade: 0.1047
  • Especificidade: 0.9944
  • F1 score: 0.1826
  • Erro: 0.1082
  • Precisao: 0.8352
  • Sensibilidade: 0.1172
  • Especificidade: 0.9969
  • F1 score: 0.2056
  • Erro: 0.1030
  • Precisao: 0.8035
  • Sensibilidade: 0.2715
  • Especificidade: 0.9901
  • F1 score: 0.4059
  • Erro: 0.1180
  • Precisao: 0.7000
  • Sensibilidade: 0.1004
  • Especificidade: 0.9938
  • F1 score: 0.1755
  • Erro: 0.1289
  • Precisao: 0.7564
  • Sensibilidade: 0.1341
  • Especificidade: 0.9929
  • F1 score: 0.2278
  • Erro: 0.1074
  • Precisao: 0.7485
  • Sensibilidade: 0.1341
  • Especificidade: 0.9940
  • F1 score: 0.2275
  • Erro: 0.0834
  • Precisao: 0.8207
  • Sensibilidade: 0.2516
  • Especificidade: 0.9936
  • F1 score: 0.3851
  • Erro: 0.1123
  • Precisao: 0.7782
  • Sensibilidade: 0.1979
  • Especificidade: 0.9915
  • F1 score: 0.3156
  • Erro: 0.1196
  • Precisao: 0.5800
  • Sensibilidade: 0.1075
  • Especificidade: 0.9891
  • F1 score: 0.1814
  • Erro: 0.1093
  • Precisao: 0.6306
  • Sensibilidade: 0.1176
  • Especificidade: 0.9911
  • F1 score: 0.1983
  • Erro: 0.1101
  • Precisao: 0.7298
  • Sensibilidade: 0.1357
  • Especificidade: 0.9931
  • F1 score: 0.2288
  • Erro: 0.1025
  • Precisao: 0.6408
  • Sensibilidade: 0.0875
  • Especificidade: 0.9941
  • F1 score: 0.1540


Resultados obtidos com uma janela (9, 9)

Imagem Original Imagem Predita Imagem Desejada Medidas
  • Erro: 0.1217
  • Precisao: 0.8374
  • Sensibilidade: 0.0888
  • Especificidade: 0.9974
  • F1 score: 0.1606
  • Erro: 0.1392
  • Precisao: 0.9239
  • Sensibilidade: 0.0770
  • Especificidade: 0.9989
  • F1 score: 0.1422
  • Erro: 0.1392
  • Precisao: 0.7983
  • Sensibilidade: 0.0593
  • Especificidade: 0.9974
  • F1 score: 0.1104
  • Erro: 0.1162
  • Precisao: 0.8681
  • Sensibilidade: 0.1516
  • Especificidade: 0.9965
  • F1 score: 0.2581
  • Erro: 0.1267
  • Precisao: 0.9322
  • Sensibilidade: 0.0717
  • Especificidade: 0.9992
  • F1 score: 0.1331
  • Erro: 0.1374
  • Precisao: 0.7987
  • Sensibilidade: 0.0350
  • Especificidade: 0.9986
  • F1 score: 0.0670
  • Erro: 0.1157
  • Precisao: 0.9143
  • Sensibilidade: 0.1388
  • Especificidade: 0.9980
  • F1 score: 0.2410
  • Erro: 0.1202
  • Precisao: 0.7855
  • Sensibilidade: 0.0603
  • Especificidade: 0.9976
  • F1 score: 0.1120
  • Erro: 0.1147
  • Precisao: 0.7641
  • Sensibilidade: 0.0345
  • Especificidade: 0.9986
  • F1 score: 0.0661
  • Erro: 0.1097
  • Precisao: 0.8920
  • Sensibilidade: 0.0931
  • Especificidade: 0.9985
  • F1 score: 0.1686
  • Erro: 0.1145
  • Precisao: 0.8541
  • Sensibilidade: 0.1407
  • Especificidade: 0.9964
  • F1 score: 0.2416
  • Erro: 0.1226
  • Precisao: 0.7612
  • Sensibilidade: 0.0303
  • Especificidade: 0.9986
  • F1 score: 0.0583
  • Erro: 0.1337
  • Precisao: 0.8242
  • Sensibilidade: 0.0724
  • Especificidade: 0.9974
  • F1 score: 0.1331
  • Erro: 0.1119
  • Precisao: 0.8187
  • Sensibilidade: 0.0653
  • Especificidade: 0.9981
  • F1 score: 0.1210
  • Erro: 0.0881
  • Precisao: 0.8718
  • Sensibilidade: 0.1782
  • Especificidade: 0.9970
  • F1 score: 0.2959
  • Erro: 0.1183
  • Precisao: 0.8727
  • Sensibilidade: 0.1123
  • Especificidade: 0.9975
  • F1 score: 0.1990
  • Erro: 0.1216
  • Precisao: 0.6230
  • Sensibilidade: 0.0346
  • Especificidade: 0.9971
  • F1 score: 0.0656
  • Erro: 0.1117
  • Precisao: 0.7325
  • Sensibilidade: 0.0437
  • Especificidade: 0.9979
  • F1 score: 0.0824
  • Erro: 0.1083
  • Precisao: 0.8533
  • Sensibilidade: 0.1212
  • Especificidade: 0.9972
  • F1 score: 0.2122
  • Erro: 0.1026
  • Precisao: 0.7758
  • Sensibilidade: 0.0533
  • Especificidade: 0.9982
  • F1 score: 0.0998