语义分割任务中的评价指标

原创 已于 2022-10-26 20:03:40 修改 · 1.6k 阅读 · 6 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能

于 2022-10-26 17:27:42 首次发布
本文归纳整理了全卷积网络（FCN）原论文中语义分割任务常见的三种评价指标，包括Pixel Accuracy (Global Acc)、mean Accuracy、mean IoU，还给出了各指标的计算公式及含义，如Pixel Accuracy分子是预测正确像素总和，分母是总像素个数等。

目录

语义分割任务中的评价指标

前言

归纳整理全卷积网络（FCN）原论文中提到的语义分割任务中常见的三种评价指标：Pixel Accuracy (Global Acc) 、mean Accuracy 、mean IoU。
n i j n_{ij} nij​：类别i被预测成类别j的个数
n c l s n_{cls} ncls​：目标类别个数（包括背景）
t i = ∑ j n i j t_i = \sum_{j}n_{ij} ti​=∑j​nij​：目标类别i的总像素个数（真实标签）

1. Pixel Accuracy (Global Acc)

计算公式如下：
P i x e l    A c c u r a c y = ∑ i n i i ∑ i t i Pixel \; Accuracy = \frac{\sum_{i}n_{ii}} {\sum_{i}t_{i}} PixelAccu

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