图像分割任务中，为解决类别分布不均导致的准确性问题，常采用类别权重进行调整。中值频率平衡是一种计算类别权重的方法，基于类别像素数量的中值来平衡影响。通过Python代码示例展示了如何实施此方法，有助于提高分布不均匀类别的分割准确性。
图像分割是计算机视觉领域的重要任务之一，它的目标是将图像中的像素划分为不同的语义类别。在图像分割中，对不同类别的像素进行准确的分类是至关重要的。然而，不同类别的像素往往在图像中的分布不均匀，这可能导致分割结果对于数量较少的类别具有较低的准确性。
为了解决这个问题，一种常见的方法是使用类别权重来平衡不同类别的影响。类别权重可以用于调整每个类别在损失函数中的重要性，从而更好地处理分布不均匀的问题。中值频率平衡（Median Frequency Balancing）是一种用于计算类别权重的常用方法之一。
中值频率平衡的思想是基于每个类别在图像中的频率来计算其权重。具体而言，它首先统计图像中每个类别的像素数量，然后计算所有类别像素数量的中值。接下来，通过将中值除以每个类别的像素数量，得到每个类别的权重。
下面是一个使用Python实现中值频率平衡的示例代码：
import numpy as np
def median_frequency_balancing(labels
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