语义分割评价指标macc

很抱歉，根据提供的引用内容，我没有找到关于语义分割评价指标macc的信息。但是，我可以为您介绍一下语义分割的一些常见评价指标，包括：
1. 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）：分类正确的像素点数占总像素点数的比例。
2. 类别准确率（Class Pixel Accuracy，CPA）：每个类别分类正确的像素点数占该类别总像素点数的比例的平均值。
3. 平均准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）：所有类别的CPA的平均值。
4. 交并比（Intersection over Union，IoU）：预测结果与真实结果的交集面积除以它们的并集面积。
5. 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）：所有类别的IoU的平均值。

以上是语义分割的一些常见评价指标，它们可以用来评估模型的性能。如果您有其他问题，请随时问我。

相关问题

语义分割，mAcc计算公式

mAcc（mean pixel accuracy）是一种用于评估语义分割模型性能的指标，其计算公式为：

mAcc = (1/n) * Σi=1n (p_i = t_i)

其中，n表示像素总数，p_i表示预测像素的类别，t_i表示真实像素的类别。

该公式的含义是计算所有像素的分类准确率的平均值。在语义分割任务中，每个像素都被分配到一个类别，因此可以通过计算预测像素和真实像素是否相同来评估模型的性能。mAcc越接近1，表示模型的性能越好。