语义分割评价指标

最新推荐文章于 2024-01-23 15:00:12 发布
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分类专栏： change detection
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_48581943/article/details/119894052
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本文详细介绍了语义分割的评价指标，包括像素准确率(PA)、类别像素准确率(CPA)、类别平均像素准确率(MPA)、交并比(IoU)以及平均交并比(MIoU)。这些指标用于衡量模型预测与实际标签的一致性，对于理解和优化深度学习中的语义分割模型至关重要。

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语义分割评价指标

1.PA：像素准确率

对应准确率Accuracy,预测类别正确的像素数占总像素数的比例
PA = （TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

2.CPA:类别像素准确率

对应精准率Precision，在类别 i 的预测值中，真实属于 i 类的像素准确率
CPA1 = TP / (TP + FP)
CPA2 = TN / (TN + FN)
…

3.MPA:类别平均像素准确率

计算每个类别CPA，然后累加求平均
混淆矩阵中对角线的值除以每列的和

4.IoU:交并比

假设二分类，以正例为例，预测与真实值的交集为TP,并集为(TP + FP + FN)
IoU = (TP) / (TP + FP + FN)

5. MIoU：平均交并比

模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值，求和再平均的结果
参考：https://editor.youkuaiyun.com/md?not_checkout=1&articleId=119894052

准确度判断 语义分割_【语义分割】评价指标总结及代码实现
weixin_39875805的博客
12-24 583
本文记录了语义分割准确性评价指标的总结以及代码实现对于像素级别的分类，最常用的评价指标是Pixel Accuracy(像素准确率)和Mean Inetersection over Union(平均交并比)，二者的计算都是建立在混淆矩阵的基础上的。因此首先来介绍一下混淆矩阵，之后分别介绍PA，MPA，MIoU，FWIoU，最后附上代码实现。首先假定数据集中有n+1类(0~n+1)，0通常表示背景。使...
深度学习语义分割学习
最新发布
qq_42848805的博客
03-16 671
什么是语义分割？语义分割的指标？如何利用mmseg进行自己数据集的训练。
分割2——语义分割评价指标
对方正在输入中...
06-06 2731
语义分割 （Semantic Segmentation)：从像素水平（pixel-level）上，理解、识别图片的内容。根据语义信息对图像中的像素进行分割。 评价指标 像素准确率（Pixel Accuracy PA） or (global acc)类别像素准确率（Class Pixel Accuracy CPA）类别平均像素准确率（Mean Accuracy or Mean Pixel Accuracy MPA)平均交并比（Mean Intersection over Union MIoU）若想理解
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
语义分割的评价指标
hello_dear_you的博客
10-20 2万+
语义分割任务常用的评价指标为Dice coefficient和mIoU。dice和Iou都是用来衡量两个集合之间相似性的度量，对于语义分割任务而言即用来评估网络预测的分割结果与人为标注结果之间的相似度。接下来将分别介绍两者之间的区别和联系。 1. dice系数 概念理解 dice系数是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个集合之间的相似度，取值范围在【0，1】之间，函数表达式如下：（分子乘以2是为了保证分母重复计算后取值范围在【0，1】之间） Dice Loss: dice ...
语义分割评价指标代码实现-Python
05-21
应用python代码语义分割评价指标总结及代码实现包含'准确率'、'精确率'、'召回率'、'F1值'、'Iou值'
语义分割常用评价指标
Metaphysicist的博客
01-23 4679
语义分割是计算视觉任务中一个重要而常见的问题。在实际应用中,评估模型预测效果以及各指标意义很重要。本文主要评价指标的概念和计算代码进行了详细描述,以帮助读者了解不同指标的数学含义和应用。文章首先阐述了语义分割任务的重要性。然后系统地介绍了7类常用评价指标,分别是Jaccard系数、F1分数、召回率、精确率、准确率、Dice系数和特异度、敏感度,给出了每个指标的定义和计算公式。
语义分割评估指标
qq_15409121的博客
07-25 1833
语义分割评估指标
【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现
smallworldxyl的博客
11-26 1万+
文章目录 引言1 混淆矩阵2 语义分割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 3 综合实例步骤一：输入真实、预测图片步骤二：求出混淆矩阵步骤三：评价指标计算PACPAMPAIoUMIoU 4 测试代码参...
【语义分割】语义分割评估指标mIOU
筱
05-22 3万+
语义分割评估指标计算公式可参考：基于深度学习的图像语义分割技术概述之5.1度量标准 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，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。计算公式如下： pijp_{ij}pij​ ...
【深度学习】语义分割相关评价指标
phd的专栏
12-22 1667
IoU (Intersection over Union) 从字面意义上来说就是交并比，顾名思义就是两个集合的交集与两个集合的并集之比，可表示图如下： IoU=A∩BA∪BIoU = \frac{A \cap B}{A \cup B}IoU=A∪BA∩B​ 在语义分割任务中，通常使用预测(predict label)与真值(ground truth)之间的交并比作为评价标准，例如在PASCAL、...
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——IoU
热门推荐
lingzhou33的博客
02-25 7万+
文章目录语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union） 语义分割的评价指标 在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候，常常将预测出来的结果分为四个部分：true positive,false positive,true negative,false negative,其中negative就是指非物体标签的部分(可以直接理解为...
详解语义分割评价指标
奋斗の博客
12-02 2171
本文主要介绍语义分割的三大评价指标，分别是执行时间、内存占用以及准确度，本文着重介绍准确度。 一、执行时间 二、内存占用 三、准确度 假设一共有k+1类（包括k个目标类和1个背景类）， 表示本属于i类却预测为j类的像素点总数 表示true postives 表示false positives 表示false negatives 1、Pixel Accuracy (PA) 分类正确的像素点数占所有像素点的比例 2、Mean Pixel Accuracy (MPA) 3、Mean Intersection o
语义分割评价指标mIOU
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
05-01 4232
文章目录前言1、计算混淆矩阵：2、计算IOU：3、计算mIOU：总结 前言 mIOU，Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：其是语义分割的标准度量。 在了解mIOU之前，首先先了解一下IOU是什么，IOU的英文全称为Intersection over Union，中文简称为交并比，也就是交和并的比值。 在语义分割的问题中，单类的交并比就是该类的真实标签和预测值的交和并的比值。示意图如下： 在图中，A为真实标签，占据了图像的一定区域；B为预测结果，占据了图像的一定
关于语义分割常见的评价指标
Henry的博客
04-08 1936
计算机视觉的三大任务：图像分类(识别)、图像分割、目标检测关于图像分割可以分为三类：语义分割、实例分割、全景分割其中，语义分割就是将图像的不同语义划分出来，图像的语义就是某一部分代表什么意思。例如，将下面图像中的飞机分割出来实例分割就是对不同类别的分割，比如都是飞机，但是，不是同一种或者同一个飞机而全景分割，就是前两者的综合。
语义分割中常用的评价指标有哪些?
CV前沿
02-28 5740
语义分割的任务就是预测输入图像每个像素点的类别。简单来说，就是做像素级分类。 图中左侧是一张输入图像，中间图像是对图像每个像素类别人工标记的Ground truth（真实标签），右侧图像是对图像每个像素类别预测得到的结果。 为了证明一个语义分割方法的有效性，我们需要对语义分割方法进行严格的评估。下面介绍语义分割中最常用的几个评价指标。 问题假定 在准确描述每个评价指标之前，我们先做出一些假定： 图像中每个像素都有一个类别标签。假定类别总数为k+1k+1k+1个类别，包括kkk个类别和111个背景 pij
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