图像分割评价指标python

回答:
对于图像分割评价指标，常用的有类别像素准确率（CPA）、准确率（Accuracy）和交并比（IoU）。

类别像素准确率是指预测类别正确的像素数占类别总像素数的比例，也称为召回率。其计算方式可以使用以下Python代码：

def per_class_PA_Recall(hist):
    return np.diag(hist) / np.maximum(hist.sum(1), 1)

准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例，也就是类别像素准确率的均值。计算方式如下：

def per_Accuracy(hist):
    return np.sum(np.diag(hist)) / np.maximum(np.sum(hist), 1)

交并比表示的是模型对某一类别预测结果和真实值的交集与并集的比值。对于图像分割，可以计算预测掩码和真实掩码之间的交并比。可以使用以下代码实现：

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

以上是常用的图像分割评价指标的计算方法。可以根据需要使用这些代码来评估模型在图像分割任务中的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像分割常见性能指标的计算方法（python）](https://blog.csdn.net/weixin_47057808/article/details/129702149)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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