深度学习图像语义分割算法性能比较与常见评价指标

深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破，尤其在图像语义分割任务上表现出色。图像语义分割是将图像中的每个像素分配给特定的语义类别，因此在该领域中，算法性能的比较和评价指标的选择至关重要。本文将介绍几种常见的图像语义分割算法性能比较指标，并提供相应的源代码。

1. Jaccard指数（Intersection over Union，IoU）：
   Jaccard指数是最常用的语义分割评价指标之一，用于衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。它的计算公式如下：
   IoU = TP / (TP + FP + FN)，其中TP表示真正例（预测为正且正确），FP表示假正例（预测为正但错误），FN表示假负例（预测为负但错误）。

   def compute_iou(prediction, target):
       intersection = np.logical_and(predictio