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Nube en bruto—Nube de puntos original sin etiquetar

vsResultado final

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Nube en bruto

Resultado final

⇔Arrastra para comparar

Resumen

87.1%

Overall Accuracy

81.2%

Precision

68.4%

Recall

72.9%

F1 Score

Métricas completas

IoU?

Intersection over Union (macro)Solapamiento predicción/ground truth por clase, promediado sin ponderar. En nubes 3D los valores de referencia son más bajos que en imagen 2D.0–100% · >40% aceptable · >60% bueno en 3D

60.2%

wP?

Weighted PrecisionPrecision de cada clase ponderada por su soporte (nº de puntos). Refleja el rendimiento práctico ponderado por la distribución real del dataset.0–100%

86.6%

wR?

Weighted RecallRecall de cada clase ponderado por su soporte. En clasificación punto a punto con clases mutuamente excluyentes, su valor numérico coincide con la Overall Accuracy.0–100% · Valor esperado ≈ OA

87.1%

wF1?

Weighted F1 ScoreMedia armónica de wPrecision y wRecall, ponderada por el soporte de cada clase. Métrica de síntesis más informativa que la OA con clases desbalanceadas.0–100%

86.5%

wIoU?

Weighted IoUIoU de cada clase ponderado por su soporte. Da más peso a las clases con más puntos. El IoU macro es más sensible al rendimiento en clases minoritarias.0–100%

78.0%

MCC?

Matthews Correlation CoefficientCorrelación entre predicciones y ground truth. Considera todos los elementos de la matriz de confusión. Fiable con clases desbalanceadas.-100 a 100 · cerca de 0 = sin correlación · 100 = perfecto

84.1%

Kappa?

Cohen's KappaAcuerdo entre el modelo y el ground truth corregido por el acuerdo esperado por azar. Más robusto que la OA en datasets desbalanceados.0–100% · <40% débil · 60–80% bueno · >80% muy bueno

84.0%

Macro vs Weighted

Métrica

Macro

Weighted

Precision

81.2%

86.6%

Recall

68.4%

87.1%

72.9%

86.5%

IoU

60.2%

78.0%

Macro = media aritmética por clase, sin ponderar. Más sensible al rendimiento en clases minoritarias. Weighted = ponderado por el soporte de cada clase (nº de puntos). Refleja mejor el impacto práctico sobre el dataset real.

Guía de capas

Nube en bruto
Nube de puntos 3D sin etiquetar. El color codifica intensidad de retorno LiDAR o elevación normalizada.

Máscara de error
Probabilidad de acierto por punto respecto al ground truth. Rojo = error probable. Blanco/gris = clasificación correcta.

Incertidumbre
Entropía de la distribución de probabilidades de clase por punto. Amarillo = máxima duda. Morado = alta confianza.

Ground truth
Etiquetado semántico manual validado por especialistas. Referencia contra la que se calculan todas las métricas del modelo.

Resultado final
Predicción del modelo sobre la nube completa. Cada punto tiene asignada su clase semántica. Output principal de VL3D++.

Nube en bruto—Nube de puntos original sin etiquetar

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Nube en bruto

Resultado final

⇔Arrastra para comparar

Resumen

87.1%

Overall Accuracy

81.2%

Precision

68.4%

Recall

72.9%

F1 Score

Métricas completas

IoU?

60.2%

wP?

Weighted PrecisionPrecision de cada clase ponderada por su soporte (nº de puntos). Refleja el rendimiento práctico ponderado por la distribución real del dataset.0–100%

86.6%

wR?

87.1%

wF1?

Weighted F1 ScoreMedia armónica de wPrecision y wRecall, ponderada por el soporte de cada clase. Métrica de síntesis más informativa que la OA con clases desbalanceadas.0–100%

86.5%

wIoU?

Weighted IoUIoU de cada clase ponderado por su soporte. Da más peso a las clases con más puntos. El IoU macro es más sensible al rendimiento en clases minoritarias.0–100%

78.0%

MCC?

84.1%

Kappa?

84.0%

Macro vs Weighted

Métrica

Macro

Weighted

Precision

81.2%

86.6%

Recall

68.4%

87.1%

72.9%

86.5%

IoU

60.2%

78.0%

Guía de capas

Nube en bruto
Nube de puntos 3D sin etiquetar. El color codifica intensidad de retorno LiDAR o elevación normalizada.

Máscara de error
Probabilidad de acierto por punto respecto al ground truth. Rojo = error probable. Blanco/gris = clasificación correcta.

Incertidumbre
Entropía de la distribución de probabilidades de clase por punto. Amarillo = máxima duda. Morado = alta confianza.

Ground truth
Etiquetado semántico manual validado por especialistas. Referencia contra la que se calculan todas las métricas del modelo.

Resultado final
Predicción del modelo sobre la nube completa. Cada punto tiene asignada su clase semántica. Output principal de VL3D++.