语义分割metric

最新推荐文章于 2025-05-17 03:40:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-17 03:40:58 发布 · 5.5k 阅读 · 28 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图像分割

本文介绍了图像分割中的评估指标，包括精度、召回率、F-score、像素误差、兰德误差和形状保真度误差（Warping error）。特别是，讨论了在目标检测中常用的Intersection-over-Union（IOU）指标，用于衡量预测分割与实际分割的重叠程度，是评估分割准确性的重要标准。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Precision, Recall Rate, and F-score

一般用来评估图像分割中的边缘检测问题。准确度是检测出的像素中是边缘的比例，召回率是检测出的正确边缘占所有边缘的比例，F-score是两者的调和平均数。

precision=detectedtrueboundarypixelsdetectedboundarypixels

recall=detectedtrue
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
语义分割常用metric
kakak_的博客
05-15 2116
Pixel acc：比较预测label和实际label，像素级别误差。对于位置的偏移过分敏感，肉眼不可见的偏移都会产生大量的像素误差。 IOU: 交并比，DetectionResult与Ground Truth的交集比上它们的并集。只是从单个像素点本身去考虑该点的预测是否与label重合，而没有从全局去考虑预测的整体形状是否与label结果形状吻合。 混淆矩阵（Confusion Matrix） 分别统计分类模型中归错，归对类的观测值的个数，然后把结果放在一个表里展示出来。 矩阵对角线上的数字，为当.
FCN图像语义分割
m0_73546954的博客
07-12 1401
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输出为1000个预测值。VGG-16只能接受固定大小的输入，丢弃了空间坐标，产生非空间输出。
图像语义分割的衡量指标
airliberal的博客
04-09 1786
常用的由四个指标，在FCN一文中使用的就是这四个指标： Pixel accuarcy：标记正确的像素占总像素的比例。 Mean Pixel Accuarcy：PA的一种简单提升，计算每个类被正确分类的像素数所占的比例，之后再求所有类的平均。 Mean Intersection Over Union：为语义分割的标准度量，其计算连个集合的交集和并集之比。在图像语义分割中这两个集合分别为真实值和...
【语义分割专栏】先导篇：评价指标(PA,CPA,IoU,mIoU,FWIoU,F1)
最新发布
weixin_37013886的博客
05-17 63
本篇向大家介绍下语义分割任务中的常用的评价指标。该怎么评价语义分割模型的优劣以及好坏呢？以下就是些常用的评价指标。本篇文章收录于语义分割专栏，如果对语义分割领域感兴趣的，可以去看看专栏，会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦！其中会包含可复现的代码！希望上列所述内容对你有所帮助，如果有错误的地方欢迎大家批评指正！
语义分割评价指标的计算
qq_44431081的博客
09-21 321
跑GitHub的源码时，由于作者只给出训练的代码和测试的代码，没有例如miou、acc、recall等常见的评价指标，经过两天的研究，可以用medpy库中的已经编译好的评价函数直接计算上述指标，test.py 一般都有。添加sensitivity计算召回率等，其余所需可以自行查找medpy库。1.找到test.py，在metric——list下面打印整个函数。在做语义分割的任务中，图像的评价指标计算。2.在metric中添加所需要的指标计算。run test即可打印所需要函数。
语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结
热门推荐
weixin_38353277的博客
10-29 4万+
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。 1 混淆矩阵 混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即
Python计算语义分割模型的评价指标
知识搬运者
05-11 5543
一、混淆矩阵混淆矩阵（confusion matrix）是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。下面是二分类的混淆矩阵：预测值与真实值相同为，反之则为。混淆矩阵的，期望TP和TN越大越好，FN和FP越小越好。
语义分割 语义分类_路面语义分割
weixin_26752765的博客
09-07 3263
语义分割 语义分类Hello There! This post is about a road surface semantic segmentation approach. So the focus here is on the road surface patterns, like: what kind of pavement the vehicle is driving on or if t...
【论文阅读】DMLNet：深度度量学习开放世界语义分割
星星亮了bulingbuling~
05-04 2294
title: DMLNet 深度学习 异常分割 度量学习 开放世界语义分割 开集语义分割模块 闭集语义分割子模块 异常分割子模块 增量小样本学习模块 我是短小精悍的文章摘要(๑•̀ㅂ•́) ✧ CODE multiscale 是自己设定的吗 cfg.DATASET.imgSizes = (300, 375, 450, 525, 600) Seg 转化为long Tensor的目的是什么 colors的作用是什么 几个辅助函数的作用.
交并比IoU、准确率PA、召回率Recall、精准率Precision、F1-Score详细解释
奋土的博客
08-01 5012
*召回率（Recall）**关注模型是否能找到某一特定类别的所有实例。**精确度（Precision）**关注模型预测某一特定类别的准确性。**平均精确度（mPrecision）**提供了一个关于模型整体精确性的概览。这些指标共同提供了评估模型性能的多角度视野，有助于全面理解模型的行为，并可以用于模型优化和调整。
语义分割多分类混淆矩阵计算MIoU、Recall、Precision、F1、OA
Deeachain的博客
10-24 3077
记录博客度过的第一个1024，获得1024徽章。
图像处理之IOU, NMS原理及C++实现
程序员深度学习
10-29 1772
1. IOU 交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。 计算公式： C++代码： struct bbox { int m_left; int m_top; int m_width; int m_height; bbox() {} bbox(int left, int to
【图像误差测量】测量 2 张图像之间的差异，并测量图像质量（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-21 653
图像误差测量的研究旨在改进现有的方法，并开发新的有效算法来更准确地评估图像之间的差异。另外，随着深度学习和人工智能的发展，还涌现出一些基于神经网络的图像误差测量方法，如基于卷积神经网络 (CNN) 的结构相似度指数 (CNN-SSIM) 和感知损失 (Perceptual Loss) 等。通过比较原始图像和经过处理后的图像，可以确定图像处理算法对图像所做的修改，并评估其对图像质量的影响。6. 通用图像质量指数 (IQI)：综合考虑了图像的亮度、对比度、锐度和颜色等方面的信息，以评估图像的整体质量。
科研作图-常用的图像分割指标 (Dice, Iou, Hausdorff) 及其计算
kksimida的博客
04-11 1万+
本节内容主要是介绍图像分割中常用指标的定义、公式和代码。常用的指标有Dice、Jaccard、Hausdorff Distance、IOU以及科研作图-Accuracy,F1,Precision,Sensitive中已经介绍的像素准确率等指标。在每个指标介绍时，会使用编写相关代码，以及使用MedPy这个Python库进行代码的调用。
聊聊图像分割的DICE和IOU指标
Henry的博客
03-09 1万+
dice 和 iou 都是衡量两个集合之间相似性的度量dice计算公式：iou计算公式：iou的集合理解：iou 其实就是两个区域的 overlap 部分和 union 部分的比值，也就是两个集合的交集/并集dice 的分母不是并集，因为dice的分母是两个区域的和，A+B = A + B - A∩B，所以dice的分母其实是少减去了一个A∩B，所以就让分子的A∩B扩大2倍。
相机的像素精度，物理定位精度，亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积
yangdeshun888的博客
05-03 2万+
用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是：   #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { Mat srcimg = imread("6.bmp"); Mat gray; cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY); Size board_sz = Size(6,9); ...
计算机视觉之IOU计算程序及思路
sjh_sjh_sjh的博客
03-21 750
转载：https://www.jianshu.com/p/f1977e9d4735 该文章分析的非常好，这里做个记录保存； 主要思路：从一维的集合求解拓展至二维的集合求解，求出交并比IOU； IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两个边框的面积的和减去交集
图像处理的交并比（IoU）
luckynote
02-06 3535
本文固定链接: https://www.lao-wang.com/?p=114转载: searky 2017年07月31日 于 老王的网站 发表 交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想
mmcv街景语义分割
04-24
### 使用 MM CV 进行街景图像的语义分割 要使用 MMCV 和 MMSegmentation 工具包来完成街景图像的语义分割任务，可以按照以下方法构建完整的流程。MMSegmentation 是基于 PyTorch 的开源框架，支持多种语义分割模型...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值