Img-level AUC: 0.6720714285714285 Pixel-level AUC: 0.7079539894902089

这个看起来像是一个计算机视觉任务的结果，其中Img-level AUC和Pixel-level AUC可能是评估指标。Img-level AUC通常是针对整个图像的评估，而Pixel-level AUC则是针对每个像素的评估。具体来说，Img-level AUC可能是通过将图像分类为正面或负面来计算的，而Pixel-level AUC可能是通过对每个像素进行分类并计算准确度来计算的。

相关问题

在图像显著性分割中AUC: 0.76655

AUC是评估二分类模型性能的一种指标，通常用于ROC曲线下面积的计算。在图像显著性分割中，AUC值的大小反映了模型的预测准确度和稳定性。AUC值为0.76655意味着该模型在二分类任务中的预测准确率较高，但仍有进一步优化空间。需要综合考虑其他指标如F1-score、精度和召回率等来更全面地评估模型性能。

在图像显著性分割中AUC: 0.76667意味着什么

AUC是ROC曲线下的面积，用于评估二分类器的性能。在图像显著性分割中，AUC值为0.76667表示该二分类器的性能较为良好，具有较高的准确性和可靠性。具体而言，该分类器能够对图像中的前景和背景进行较为准确的划分，使得显著性分割的结果更加准确和可靠。需要注意的是，AUC值并不是唯一的评价指标，还需要结合其他指标进行综合评估。