语义分割混淆矩阵计算

语义分割混淆矩阵的计算是通过比较预测结果和真实标签来评估模型的性能。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是类别的数量。它记录了模型对每个类别的预测结果与真实标签的对应关系。根据引用[2]中提供的代码，以下是计算混淆矩阵的步骤：

1. 首先，要有预测结果和真实标签的数组，分别是label_pred和label_true。

2. 创建一个布尔掩码，用于过滤掉无效的预测结果和真实标签。布尔掩码的条件是label_true大于等于0且小于类别数量n_class，即mask = (label_true >= 0) & (label_true < n_class)。

3. 使用np.bincount函数计算直方图，该函数会统计在指定范围内的每个整数值出现的次数。在这里，我们将预测结果和真实标签组合成一个多维数组作为输入，然后将其展平为一维数组。通过指定minlength参数为n_class的平方，确保输出的直方图是一个n×n的矩阵。具体代码是：hist = np.bincount(n_class * label_true[mask].astype(int) + label_pred[mask], minlength=n_class ** 2)。

4. 将一维数组重塑为n×n的矩阵，以得到最终的混淆矩阵。具体代码是：hist = hist.reshape(n_class, n_class)。

这样，就能够得到语义分割混淆矩阵。混淆矩阵可以帮助我们了解模型在每个类别上的性能，包括准确率、召回率和F1分数等指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [语义分割评价指标代码：混淆矩阵计算详解](https://blog.csdn.net/weixin_43143670/article/details/104722381)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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