语义分割iou什么意思
时间: 2023-11-12 10:08:45 浏览: 36
语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉中的一项任务,其目标是将图像中的每个像素分配给其对应的语义类别。而IOU(Intersection over Union)是一种用于评估分割模型性能的指标,它衡量了预测分割结果和真实分割结果之间的重叠程度。具体来说,IOU是预测分割结果和真实分割结果的交集面积除以它们的并集面积,其值介于0和1之间,值越大表示模型性能越好。
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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:
```python
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)