yolov8语义分割指标

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个流行的物体检测算法，但它也包含了语义分割的能力。在语义分割任务中，模型不仅定位物体的位置，还为每个像素分配相应的类别标签，用于更详细的图像理解。

语义分割的常见指标包括：
1. **Intersection over Union (IoU, Jaccard Index)**：这是衡量预测区域（prediction mask）与实际标注区域（ground truth mask）重叠程度的指标。IoU越高，表示预测越准确。
2. **Pixel Accuracy (Pixel Acc)**：计算所有像素中预测正确的像素占比，但没有考虑类别平衡。
3. **Mean Intersection over Union (mIoU)**：平均IoU，对所有类别求平均，是评估多类别场景下分割性能的重要指标。
4. **Class IoU**：每个类别的IoU，评估每个类别预测的精确度。
5. **F1 Score**：结合了精确率和召回率的指标，对于不平衡数据集来说，F1 Score可以提供更全面的评价。