准确率
已经提出了许多用于评估语义分割问题准确率的评价指标，这些指标通常是像素级准确率及IoU的变体。我们报告了语义分割方面最常用的评价指标，用来度量逐个像素标注类的方法的表现。为便于解释，我们给出下述标号的意思：我们假设共有k+1类，（从L0到Lk，包括一个空类或者是背景），pij是本属于第i类却被分到第j类的像素数量。也就是说，pii代表的是分类正确的正例数量，其他几个p值类似。
像素准确率（PA）：这是最简单的指标，仅仅计算正确分类的像素数量与所有像素数量的比值。
像素准确率平均值（MPA）：对PA的轻微改进版本，正确分类像素的比例是按类计算的，最终由类总数取平均。
平均交并比（MIoU）：这是用于分割问题的标准评价指标，其计算的是两个集合的交集与其并集的重合比例，在本问题中，其计算的便是真实分割与系统预测的分割之间的交并比。这个比例可以被重新定义为真实正例（交集）的数量除以总数量（包括真实正例、错误负例、以及错误正例（并集））。IoU也是按类计算最后取平均。
频率加权交并比（FWIoU）：是对MIoU的改进，对每个类别按照重要性进行加权，重要性来自于其出现的频率。
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对于上述的所有指标，MIoU是最常用的一个，因为它最具代表性，且非常简单。许多竞赛以及研究者使用该指标来报告其结果。