分割常用评价指标以及SOTA

比较之间要讲究公平原则，比方说参数的多少，网络的深浅，虽说常用，但也不能随意选择

定量比较（结果指标比较），定性比较 （图像分割结果图比较）

常用指标

1.Global accuracy

 2.在不平衡数据中，F1-score

3.IoU

4.AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。

ROC（receiver operating characteristic curve）接收者操作特征曲线，是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具（飞机、船舰）的指标，属于信号检测理论。

ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，True Positive Rate），相应的还有真阴性率（真负类率，True Negative Rate）和伪阴性率（假负类率，False Negative Rate

5.Sensitivity（recall）灵敏度（召回率）和specificity（特异度）

6.Dice

DSC指Dice系数，是一种相似性度量，度量二进制图像分割的准确性。

通常用于比较标准分割和预测分割之间的相似度，相似度越高分割的越好。

 

several state-of-the-art semantic segmentation network

（较早的几个）such as FCN [16], U-Net [18], SegNet [17], and PSPNet [20], and ENCNet [35] with ResNet-18.

文章：

Fully convolutional networks for semantic segmentation

U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation

SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation,

Pyramid scene parsing network

Context encoding for semantic segmentation

评价指标

3.2评价指标
1、执行时间：速度或运行时间是一个非常有价值的度量，因为大多数系统需要保证推理时间可以满足硬实时的需求。然而在通常的实验中其影响是很不明显的，并且该指标非常依赖硬件设备及后台实现，致使一些比较是无用的。

2、内存占用：在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。

3、精确度：这里指的是逐像素标记的精度测量，假设共有k个类（从l0到lk其中有一个类别是属于背景的。），Pij表示本属于i类但是被预测为j类的像素个数，Pii表示为真正分对类的数量，而Pij与Pji分别被称为假正样本和假负样本。

1）Pixel Accuracy（PA，像素精度）：标记正确的像素占总像素的比例.
基于像素的精度计算是评估指标中最为基本也最为简单的指标，从字面上理解就可以知道，PA是指预测正确的像素占总像素的比例.

2）Mean Pixel Accuracy(MPA，平均像素精度)：计算每个类内被正确分类像素数比例，之后求所有类的平均数。

3）**Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：**为语义分割的标准度量，其计算两个集合的交集和并集之比，这两个集合分别为ground truth 与predicted segmentation,在每个类上计算IoU，之后将其求平均。

-----IoU即真正样本数量/（真正样本数量+假正样本数量+假负样本数量）
这样的评价指标可以判断目标的捕获程度（使预测标签与标注尽可能重合），也可以判断模型的精确程度（使并集尽可能重合）。
IoU一般都是基于类进行计算的，也有基于图片计算的。一定要看清数据集的评价标准。

基于类进行计算的IoU就是将每一类的IoU计算之后累加，再进行平均，得到的就是基于全局的评价，所以我们求的IoU其实是取了均值的IoU，也就是均交并比（mean IoU）

4）Frequency weighted Intersection over Union(FWIoU,频权交并)：是MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为期设置权重。