图像分割指标——MPA的应用范围

MPA（Mean Pixel Accuracy）是图像分割中常用的一种评价指标，用于衡量分割模型对于整张图像中所有像素分类准确率的平均值。其计算方法为：将模型输出的每个像素分类与真实标注的分类进行比较，如果相同则认为分类正确，最终计算所有正确分类的像素占所有像素的比例。

MPA广泛应用于语义分割和实例分割任务的评价中，特别是在数据集中不同类别像素数量差异较大的情况下，更能反映模型对于小类别像素分类的准确性。然而，MPA也存在一些局限性，比如它不能区分不同类别像素之间的重要性，因此在某些场景下，需要结合其他指标一起使用，以更全面评估模型性能。