深度学习miou、准确率

深度学习中的mIoU是指平均交并比（mean Intersection over Union），它是一种用于衡量图像分割模型性能的指标。交并比（Intersection over Union，IoU）是指预测的分割结果与真实分割结果的交集面积与并集面积的比值。mIoU则是对所有类别的交并比取平均得到的值，它能够综合考虑模型在各个类别上的性能表现。

准确率（Accuracy）是指分类模型中正确分类的样本数占总样本数的比例。它是一种常用的评价分类模型性能的指标，但在不平衡数据集中可能会存在偏差。

相关问题

深度学习图像分割评价指标

### 深度学习图像分割评估指标

#### Dice系数
Dice系数是一种集合的相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度，取值范围在\[0,1\]之间。对于二元分类问题中的预测结果\( P \)和真实标签\( G \)，Dice系数可以通过下述公式计算：

\[ DSC(P,G)=\frac{2|P∩G|}{|P|+|G|} \]

该公式的目的是衡量预测区域与实际目标区域之间的重叠程度[^2]。

#### 平均交集与并集(mIoU)
平均交集与并集（mIoU），是对多个类别分别计算其交集与并集的比例之后再求平均值得到的结果。对于单个类别的IoU来说，则是通过下面的方式定义:

\[ IoU=\frac{|A∩B|}{|A∪B|} \]

其中 \( A \)代表预测像素点集合而 \( B \)表示真实的标注像素点集合。为了获得整个数据集上的表现情况，会针对每一个类别单独计算IoU然后取这些数值的算术平均数作为最终评分标准[^1]。

#### 准确率(Accuracy)
准确率是指所有被正确识别出来的实例占总测试样例数量的比例，在多分类情况下可由混淆矩阵得出。然而值得注意的是，当各类别分布不均衡时，仅依赖于整体准确性可能会掩盖某些少数群体的表现不佳状况[^4]。

#### 召回率(Recall) 和 精确度(Precision)
召回率反映了模型能够找到多少正样本的能力；精确度则关注所找出来的正样本中有多少是真的。这两个概念可以从混淆矩阵中提取出来，并且经常一起用来描述系统的性能特点[^3]:

- **召回率 (Sensitivity)** : \( R = TP / (TP + FN) \)

- **精确度**: \( P = TP / (TP + FP) \)

#### F1分数(F-score 或者 F-measure)
F1分数是精准率和召回率的调和平均，可以做到二者兼顾。特点是：如果二者极度不平衡，一个值特别高、另一个值特别低时，得到的F1分数也特别低；只有二者都非常高时，F1才会高。具体表达式为：

\[ F_1 = 2 * (\text{{precision}}*\text{{recall}})/(\text{{precision}}+\text{{recall}}) \]

此外还存在加权版本即引入了参数β来调整两者的相对重要性。

def calculate_fbeta_score(precision, recall, beta=1.0):
    """Calculate the F-beta score."""
    if precision == 0 or recall == 0:
        return 0
    
    numerator = (1 + beta**2) * (precision * recall)
    denominator = ((beta**2)*precision)+recall
    f_beta = numerator/denominator
    
    return f_beta