评估DeepLab-v2的分割结果:pixel accuracy、IoU

上篇文章详细记录了deeplab-v2的训练程:
https://blog.youkuaiyun.com/v1_vivian/article/details/80411444
这篇文章记录一下deeplab-v2的评估方法.deeplab-v2自带了评估代码，在：

/new/xxx/DeepLab/deeplab_v2/deeplab-public-ver2/matlab/my_script/

主要涉及到三个.m文件，分别是：

• EvalSegResults.m
  程序入口，也是后面要执行的文件，在这个文件开头引入了SetupEnv文件，在SetupEnv里面定义了一些变量，根据这里定义的变量值，EvalSegResults.m里的变量有不同的取值，需要根据自己的情况，耐心一些修改即可。主要修改的变量值有：
  output_mat_folder：val的测试结果mat的路径（如果后面使用mat格式评估需要注意修改这个路径）
  save_root_folder： val经过后处理之后产生的.bin的路径
  seg_res_dir ：val的分割结果根路径，在往下两层就存着val集分割.png的结果
  seg_root ：val 原图路径
  gt_dir: val标签图路径
  这些都修改好了之后，就不要再改了，之后每次验证，只需要修改post_folder路径值，传入要评估的验证集的后处理之后的路径即可。
  EvalSegResults.m主要是定义了一些路径值。再者调用了两个比要重要的函数：