语义分割评价指标mIOU

最新推荐文章于 2025-03-11 11:49:58 发布
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分类专栏： 算法 python学习 深度学习
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mIOU（均交并比）是语义分割中的关键度量标准，通过计算真实值与预测值的交集和并集比例评估分割准确性。它涉及到混淆矩阵的计算，并且在每个类上求IoU的平均值。直观来说，mIOU是两圆交集面积除以两圆总面积，体现预测与实际的一致性。

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mIOU定义

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，在语义分割问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。这个比例可以变形为TP（交集）比上TP、FP、FN之和（并集）。在每个类上计算IoU，然后取平均。
在这里插入图片描述
pij表示真实值为i，被预测为j的数量。
等同于：
在这里插入图片描述

直观理解

在这里插入图片描述

红色圆代表真实值，黄色圆代表预测值。橙色部分为两圆交集部分。

MPA（Mean Pixel Accuracy，均像素精度）：计算橙色与红色圆的比例；
MIoU：计算两圆交集（橙色部分）与两圆并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，理想情况下两圆重合，比例为1。

步骤一：先求混

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语义分割(4): miou指标计算详解
@bangbang的博客
01-13 3158
两方面的因素，做到了对于两者的调和，即：既要“求精”也要“求全”，做到不偏科。可作为语义分割系统性能的评价指标。a和b中每个元素代表。由于是多类别，没有负样本，因此。): 把正样本成功预测为正。)：把负样本错误地预测为正。)：把正样本错误的预测为负。)：把负样本成功预测为负。，也就是正确预测的像素个数。为0 ，即没有所谓的负样本。精确率或者精度，指的是。
机器学习性能评价指标之mIoU（Mean Intersection over Union）
浩瀚之水的专栏
03-24 1475
mIoU（Mean Intersection over Union）​ 是图像分割任务中衡量模型性能的核心指标，尤其广泛应用于语义分割和实例分割。
mIoU Class与mIoU Category的区别
weixin_46474546的博客
03-11 307
mIoU（mean Intersection over Union）是语义分割任务中常用的评估指标，用于衡量模型预测的分割结果与真实标签之间的重叠程度。
语义分割的评价指标——MIoU
weixin_43917574的博客
08-05 1万+
语义分割的评价指标MIoU理解及代码实现
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
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
语义分割指标---MIoU详细介绍（原理及代码）
smallworldxyl的博客
11-18 6万+
一.IOU理解 在语义分割的问题中，交并比就是该类的真实标签和预测值的交和并的比值 单类的交并比可以理解为下图： TP: 预测正确，真正例，模型预测为正例，实际是正例 FP: 预测错误，假正例，模型预测为正例，实际是反例 FN: 预测错误，假反例，模型预测为反例，实际是正例 TN: 预测正确，真反例，模型预测为反例，实际是反例 IoU = TP / (TP + FN + FP) 二.MIoU MIOU就是该数据集中的每一个类的交并比的平均,计算公式如下： Pij表示将i类别预测为j类别。 三.混淆
【语义分割】评价指标：Dice系数，Jaccard系数(IoU)，Hausdorff distance
m0_48086806的博客
07-13 5629
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语义分割评价指标MIoU
最新发布
04-01
平均交并比（Mean Intersection over Union, MIoU）是一种广泛应用于语义分割任务中的评价指标。其核心思想是比较预测结果与真实标签之间的重叠程度，衡量模型对不同类别区域划分的准确性[^1]。 具体而言，MIoU是对...
语义分割评价指标
u012901740的博客
07-08 2434
语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是将图像中的每个像素分类到一个特定的类别中。
图片语义分割评价指标计算miou、precision、recall
normal_moon的博客
04-09 6071
一、通过histogram计算miou、precision、recall 通过python的numpy包中的histogram函数计算图像语义分割的评价指标。 这里想得出每一类的评价指标，而不是一个整体的，故采用 对于某一张图片 imlabel和impred均为h*w的矩阵,且每个像素点的值为1～numclass 则 TPmat=impred∗(impred==imlabel)TP_mat=imp...
语义分割之MIOU
m0_37617773的博客
05-15 2330
MIOU：mean intersection over union，翻译过来的话就是均交并比。 了解这个，首先要知道混淆矩阵，即FN,FP,TN,TP。 F表示预测错了，T表示预测对了，N表示正例，P表示负例。即FN表示预测错了，预测成了反例，也就是正例预测成了反例。 IOU=正例预测成正例/（正例预测成正例+正例预测成反例+反例预测成正例）=（target⋀prediction）/（target⋃prediction） 直观理解如下图所示，椭圆A代表真实值，椭圆B代表预测值。橙色部分为A与B的交集，即
语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)
01-07
语义分割mIOU定义如下：                                                      其中p_ij表示真实值为i，被预测为j的像素数量，等价于                                                                              其中TP(t)表示以为阈值的情况下预测为正样本，实际上也为正样本的数量。 Dice coefficient定义如下：                                                                    
语义分割中各类别mIoU计算
01-11
demo_mIoU.py运行后得到8位的预测图，可在mIoU.py中与mask计算得出各类别的mIoU值，以及整个测试集的mIoU。demo_mIoU.py与mIoU.py直接在pycharm下run即可。参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/brf_UCAS/article/details/112383722
语义分割MIoU代码解析
feynman233的博客
01-14 2086
1. MIoU 源码解析TensorFlow 和 PyTorch 源码解析 2.【语义分割】语义分割评估指标mIOU 3. 语义分割代码阅读—评价指标mIoU的计算 4. 深度学习计算机视觉图像分割领域指标mIoU（平均交并比）计算代码与逐行解析 5. 深度学习图像分割评测指标MIOU之python代码详解 ...
MIoU认识
weixin_48302334的博客
07-04 5516
MIoU是指平均交并比（Mean Intersection over Union），也称为平均IoU（Intersection over Union）。它是一种常用的评估指标，用于衡量语义分割任务。在语义分割任务中，每个像素都被赋予一个特定的类别标签，我们可以将预测结果和真实标签分别视为两个二值图像。交并比是通过计算预测结果和真实标签之间的重叠区域与它们的并集之间的比例来度量它们的相似程度。具体地，对于每个类别，我们可以计算该类别的交并比（IoU）并取其平均值，得到MIoU。
mindspore中语义分割网络MAResU-Net测试集mIoU低
weixin_45666880的博客
06-19 991
问题描述：【功能模块】语义分割网络MAResU-Net测试集mIoU低【操作步骤&问题现象】训练和测试的方式都相同，pytorch和mindspore测试出的acc精度一样（都在0.8左右），但是mIoU，mindspore却远低于pytoch(pytorch有0.75左右，mindspore只有0.42左右)mindspore mIoU解答：训练的数据集，epoch，batchsize大小，学习率等都是完全复现的之前在pytorch上的实验。目前怀疑是因为我的网络backbone使用了ModelZoo中的
深度学习计算机视觉图像分割领域指标mIoU（平均交并比）计算代码与逐行解析
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语义分割定义、应用、评估、综述&算法
m0_61899108的博客
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图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，它清晰地把图中的骑行人员、自行车和背景对应的像素标注出来了。图像分割有语义分割和实例分割的差别。语义分割不分离同一类的实例，我们只关心每个像素的类别，如果输入对象中有两个相同类别的对象，语义分割不将他们区分为单独的对象。实例分割是需要对对象个体进行区分的。
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