セマンティックセグメンテーション一般的に使用される指標

最も一般的に使用されるセマンティックセグメンテーションは、3つの指標です。次のように説明、混同行列を導入した最初の必要性、の便宜のために：

まず、我々はデータセットクラスk + 1（0 ... k）をそこに想定し、0通常背景を表しています。

P用い_IIは、同時に、もともと予測表さクラスIクラスI、すなわち、真陽性（TP）、真陰性（TN）。

Pと_のIJ発現I本来予測クラスは、クラスj、すなわち、偽陽性（FP）、偽陰性（FN）です。

クラスiは、ポジ型である場合、私！= J、そしてP際、_IIは、 TPを表し、Pの_JJは、 TN、Pの表し_のIJ FPを示すが、P _JIは FNを示しています。

1）ピクセル精度は、ピクセル精度は、適切にピクセルのピクセルの合計割合をマークされています。次のように式は次のとおりです。

2）リコール、リコール率は、真値の予測値であり、試料1の比も1の実数値のすべてのサンプルで占有されています。次のように式は次のとおりです。

3）平均IOU（平均交差点を超える組合）、およびセマンティックセグメンテーション人々の標準指標として、両方のクロスレシオ使用されています。次のようにIOUの式は次のとおりです。

　　平均IOU IOUは、すべてのカテゴリーで平均化されます。次のように式は次のとおりです。

古典的な論文「セマンティックセグメンテーションの完全畳み込みネットワーク」にも関連する指標の定義であるが、上記で定義された一般的に同じ。

对一张需要预测的图来讲，图中有背景(0)和2类标签(1、2)，共计46 + 34 + 20 = 100个像素点数。如下图所示：

如上所示，第一幅图为GT所标注出来的真实类别情况，第二幅图为预测的类别情况。

则首先计算混淆函数：

求法：

对角线上的值 / 对角线所在行、列其它值之和 + 对角线值

则：

类别0的IoU：40 /(40 + 4 + 6 + 5 + 1) = 0.714

类别1的IoU：30 /(5 + 30 + 0 + 4 + 0) = 0.769

类别1的IoU：14 /（1 + 0 + 14 + 6 + 0) = 0.667

Mean IoU：(1 / 3)*(0.714 + 0.769 + 0.667 ) = 0.717