图像语义分割准确率度量方法总结

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衡量图像语义分割准确率主要有三种方法：

1. 像素准确率（pixel accuracy, PA）
2. 平均像素准确率（mean pixel accuracy, MPA）
3. 平均IOU（Mean Intersection over Union, MIOU ）

在介绍三种方法之前，需要先说明一些符号表示的意义。

K：类别总数，如果包括背景的话就是K+1

Pij真实像素类别为 i 的像素被预测为类别 j 的总数量，换句话说，就是对于类别为 i的像素来说，被错分成类别j的数量有多少。

Pii真实像素类别为i的像素被预测为类别i的总数i量，换句话说，就是对于真实类别为 i 的像素来说，分对的i像素总数有多少。

1.PA

PA的意义很简单，和我们常规的分类准确率计算没有区别，就是把分对的像素总量除以像素总数。

2.MPA

MPA是对PA的改进，它是先对每个类计算PA，然后再对所有类的PA求平均。

3.MIoU

在语义分割中，MIoU才是标准的准确率度量方法。它是分别对每个类计算（真实标签和预测结果的交并比）IOU，然后再对所有类别的IOU求均值。