语义分割模型的评价指标

语义分割模型的评价指标通常包括以下几个方面：

1. 像素准确率（Pixel Accuracy）：像素准确率是指模型预测正确的像素数量占总像素数量的比例。它是最简单的评价指标，但不适用于处理类别不平衡的情况。

2. 平均准确率（Mean Accuracy）：平均准确率是指每个类别预测正确的像素数量占该类别总像素数量的平均比例。它考虑了类别不平衡的情况，但没有考虑到像素之间的空间关系。

3. 平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）：平均交并比是指每个类别预测正确的像素数量占预测结果和真实标签交并比的平均值。它考虑了像素之间的空间关系，是常用的评价指标之一。

4. 频权交并比（Frequency Weighted Intersection over Union，FWIoU）：频权交并比是指每个类别预测正确的像素数量占预测结果和真实标签交并比的加权平均值。它考虑了类别不平衡的情况，对于频次较低的类别有更高的权重。

5. Dice系数：Dice系数是一种衡量相似度的指标，用于评估预测结果与真实标签的重叠程度。它的取值范围为0到1，值越接近1表示预测结果与真实标签越相似。

6. F1分数：F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值，用于综合评估模型的准确性和完整性。它的取值范围为0到1，值越接近1表示模型性能越好。