语义分割iou计算代码

语义分割的IOU计算代码如下：

import numpy as np

def per_class_iu(hist):
return np.diag(hist) / (hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist))

def compute_miou(hist):
iou = per_class_iu(hist)
mIOU = np.mean(iou)
return mIOU

# 示例混淆矩阵
hist = np.array([[3, 0, 0], [0, 2, 1], [0, 1, 2]])

miou = compute_miou(hist)

print("mIOU:", miou)

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语义分割IoU实现代码

以下是Python中计算语义分割IoU的实现代码：

import numpy as np

def iou(y_true, y_pred, smooth=1):
    intersection = np.sum(y_true * y_pred)
    union = np.sum(y_true) + np.sum(y_pred) - intersection
    iou_score = (intersection + smooth) / (union + smooth)
    return iou_score

其中，y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签，smooth是为了防止分母为0而添加的平滑项。函数返回的是IoU得分。

语义分割计算iou代码

计算语义分割的IOU（Intersection over Union）可以使用以下代码实现：

import numpy as np

def calculate_iou(pred_mask, true_mask):
    # 将预测和真实掩膜转换为布尔值
    pred_mask = pred_mask.astype(bool)
    true_mask = true_mask.astype(bool)
    
    # 计算交集和并集
    intersection = np.logical_and(pred_mask, true_mask)
    union = np.logical_or(pred_mask, true_mask)
    
    # 计算IOU
    iou_score = np.sum(intersection) / np.sum(union)
    
    return iou_score

这段代码首先将预测掩膜和真实掩膜转换为布尔值，然后计算交集和并集。最后，通过计算交集的像素数除以并集的像素数，得到IOU分数。