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常见的语义分割评价指标

  1. Pixel Accuracy 像素准确率

    ${\Sigma_i n_{ii}}\over {\Sigma_i t_i}$

    • $n_{ij}$：类别i被预测称类别j的像素个数
    • $t_i$：目标类别i的总像素个数（真实标签）

  2. mean Accuracy 平均准确率

    ${1\over n_{cls}}\cdot \Sigma_i {n_{ii}\over t_i}$

    • $n_{cls}$：目标类别个数（含背景）

  3. mean IoU 平均并集上的交集率

    ${1\over n_{cls}}\cdot \Sigma_i {n_{ii}\over t_i+\Sigma_j n_{ij} - n_{ii}}$

    真实标签与预测标签

    • 绿色：真实标签$t_i$
    • 蓝色：预测标签$\Sigma_j n_{ij}$
    • 重叠：准确预测的部分$n_{ii}$