IOU (Intersection over Union) と ACC (Accuracy) は、画像セグメンテーション モデルのパフォーマンスを評価するために使用される 2 つの指標です。
IOU は、セグメンテーション結果と実際のセグメンテーション結果の間の共通部分と和集合の比率を指します。画像セグメンテーションでは、通常、各ピクセルの予測ラベルとグラウンド トゥルース ラベルを比較し、それらの間の IOU を計算します。具体的には、カテゴリごとに、セグメンテーション結果とグラウンド トゥルース結果のピクセル数を数え、それらの間の交差と結合を計算できます。次に、交差部分を和集合で除算して、そのカテゴリの IOU を取得します。最後に、すべてのカテゴリの IOU を平均して、イメージ全体の平均 IOU を取得できます。IOU が高いほど、セグメンテーションの結果が実際の結果に近くなり、セグメンテーションのパフォーマンスが向上します。
ACC は、セグメンテーション結果の総ピクセル数に対する、正しく分類されたピクセル数の比率を指します。画像セグメンテーションでは、通常、各ピクセルの予測ラベルと真のラベルを比較し、それらの間の精度率を計算します。具体的には、実際の結果と同じであるセグメンテーション結果内のピクセル数を数え、それを合計ピクセル数で割ることでセグメンテーション精度を取得できます。ACC が高いほど、セグメンテーション結果でより多くのピクセルが正しく分類され、セグメンテーション パフォーマンスが向上します。
要約すると、IOU と ACC は両方とも、画像セグメンテーション モデルのパフォーマンスを評価するために使用される指標です。IOU は主にセグメンテーション結果と実際の結果の一致性を測定するために使用され、ACC は主にセグメンテーション結果内で正しく分類されたピクセルの数を測定するために使用されます。これら 2 つの指標は場合によっては矛盾する可能性がありますが、どちらも画像セグメンテーション アルゴリズムのパフォーマンスを評価および改善するのに役立つ有用な情報を提供します。
aAcc、mIoU、および mAcc は、一般的に使用される 3 つの画像セグメンテーション モデル指標であり、さまざまなカテゴリでモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。
aAcc (平均精度) は、すべてのカテゴリにおけるモデルのピクセル分類精度の平均を指します。具体的には、カテゴリごとに、セグメンテーション結果と実際の結果のピクセル数を計算し、次に正しく分類されたピクセルの数を計算し、最後にすべてのカテゴリのピクセル分類の正解率を平均します。aAcc はモデルの全体的な分類精度を評価するために使用できますが、異なるカテゴリ間のパフォーマンスの違いを反映することはできません。
mIoU (Mean Intersection over Union) は、すべてのカテゴリの IOU の平均を指します。画像セグメンテーションでは、通常、各ピクセルの予測ラベルとグラウンド トゥルース ラベルを比較し、それらの間の IOU を計算します。カテゴリごとに、セグメンテーション結果とグラウンド トゥルース結果に含まれるピクセルの数を数え、それらの間の交差と結合を計算できます。次に、交差部分を和集合で除算して、そのカテゴリの IOU を取得します。最後に、すべてのカテゴリの IOU を平均して、イメージ全体の平均 IOU を取得できます。mIoU は、さまざまなカテゴリ間のモデルのパフォーマンスの違いを評価するために使用できます。モデルが高いほど、さまざまなカテゴリでのセグメンテーション パフォーマンスが向上します。
mAcc (平均精度) は、すべてのカテゴリのピクセル分類精度の平均を指します。具体的には、カテゴリごとに、セグメンテーション結果とグラウンド トゥルースのピクセル数を数えてから、正しく分類されたピクセルの数を数えることができます。最後に、すべてのクラスのピクセル分類精度を平均して、画像全体の平均ピクセル分類精度を取得できます。mAcc を使用すると、さまざまなカテゴリ間のモデルのパフォーマンスの違いを評価でき、ピクセル分類の観点からモデルの全体的なパフォーマンスを反映できます。
つまり、aAcc、mIoU、および mAcc は、一般的に使用される画像セグメンテーション モデル インジケーターです。aAcc はモデルの全体的な分類精度を評価するために使用され、mIoU は異なるカテゴリ間のモデルのパフォーマンスの違いを評価するために使用され、mAcc はピクセル分類の観点からモデルの全体的なパフォーマンスを評価するために使用されます。