IOU (intersección sobre unión) y ACC (precisión) son dos indicadores que se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos de segmentación de imágenes.
IOU se refiere a la relación de la intersección y unión entre el resultado de la segmentación y el resultado real de la segmentación. En la segmentación de imágenes, generalmente comparamos la etiqueta predicha con la etiqueta de verdad de campo para cada píxel y luego calculamos el IOU entre ellos. Específicamente, para cada categoría, podemos contar su número de píxeles en el resultado de la segmentación y el resultado de la realidad del terreno, y calcular la intersección y la unión entre ellos. Luego podemos dividir la intersección por la unión para obtener el pagaré para esa categoría. Finalmente, podemos promediar el IOU de todas las categorías para obtener el IOU promedio de toda la imagen. Cuanto mayor sea el IOU, más se acercará el resultado de la segmentación al resultado real y mejor será el rendimiento de la segmentación.
ACC se refiere a la relación entre el número de píxeles correctamente clasificados y el número total de píxeles en el resultado de la segmentación. En la segmentación de imágenes, generalmente comparamos la etiqueta predicha para cada píxel con la etiqueta verdadera y luego calculamos la tasa de precisión entre ellas. Específicamente, podemos contar la cantidad de píxeles en el resultado de la segmentación que son iguales al resultado real y luego dividirlos por la cantidad total de píxeles para obtener la precisión de la segmentación. Cuanto mayor sea el ACC, más píxeles se clasificarán correctamente en el resultado de la segmentación y mejor será el rendimiento de la segmentación.
En resumen, tanto IOU como ACC son métricas que se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos de segmentación de imágenes. IOU se usa principalmente para medir la coincidencia entre el resultado de la segmentación y el resultado real, y ACC se usa principalmente para medir la cantidad de píxeles clasificados correctamente en el resultado de la segmentación. Aunque estas dos métricas pueden entrar en conflicto en algunos casos, ambas pueden proporcionar información útil para ayudarnos a evaluar y mejorar el rendimiento de los algoritmos de segmentación de imágenes.
aAcc, mIoU y mAcc son tres indicadores de modelo de segmentación de imágenes de uso común, que se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo en diferentes categorías.
aAcc (Precisión promedio) se refiere al promedio de la precisión de clasificación de píxeles del modelo en todas las categorías. Específicamente, para cada categoría, podemos calcular la cantidad de píxeles en el resultado de la segmentación y el resultado real, luego calcular la cantidad de píxeles clasificados correctamente y, finalmente, promediar la tasa correcta de clasificación de píxeles para todas las categorías. aAcc se puede utilizar para evaluar la precisión de clasificación general del modelo, pero no puede reflejar la diferencia de rendimiento entre diferentes categorías.
mIoU (intersección media sobre unión) se refiere al promedio del IOU de todas las categorías. En la segmentación de imágenes, generalmente comparamos la etiqueta predicha con la etiqueta de verdad de campo para cada píxel y luego calculamos el IOU entre ellos. Para cada categoría, podemos contar la cantidad de píxeles que tienen en el resultado de la segmentación y el resultado de la verdad del terreno, y calcular la intersección y la unión entre ellos. Luego podemos dividir la intersección por la unión para obtener el pagaré para esa categoría. Finalmente, podemos promediar el IOU de todas las categorías para obtener el IOU promedio de toda la imagen. mIoU se puede utilizar para evaluar la diferencia de rendimiento del modelo entre diferentes categorías, y cuanto mayor sea el modelo, mejor será el rendimiento de segmentación en diferentes categorías.
mAcc (Mean Accuracy) se refiere al promedio de la precisión de clasificación de píxeles de todas las categorías. Específicamente, para cada categoría, podemos contar su número de píxeles en el resultado de la segmentación y la verdad del terreno, y luego contar el número de píxeles correctamente clasificados. Finalmente, podemos promediar la precisión de clasificación de píxeles para todas las clases para obtener la precisión de clasificación de píxeles promedio para toda la imagen. mAcc se puede utilizar para evaluar la diferencia de rendimiento del modelo entre diferentes categorías y puede reflejar el rendimiento general del modelo en términos de clasificación de píxeles.
En resumen, aAcc, mIoU y mAcc son indicadores de modelos de segmentación de imágenes de uso común. aAcc se usa para evaluar la precisión de clasificación general del modelo, mIoU se usa para evaluar la diferencia de rendimiento del modelo entre diferentes categorías y mAcc se usa para evaluar el rendimiento general del modelo en términos de clasificación de píxeles.