在图像显著性分割中MAE: 0.15281

MAE是Mean Absolute Error的缩写，表示平均绝对误差。在图像显著性分割中，MAE指的是模型预测的显著性分割图与真实显著性分割图之间的平均绝对误差。这个数值越小，说明模型的预测结果与真实结果越接近，模型的效果越好。

所以，如果你的图像显著性分割模型的MAE为0.15281，说明模型的平均绝对误差比较小，模型的预测结果与真实结果比较接近，可以认为模型的效果比较好。

相关问题

MSE: 3730.56268950025 RMSE: 61.07833240601981 MAE: 61.02154649781597是否算预测失败

这个问题需要结合具体的应用场景和数据来进行判断。一般来说，如果预测的误差比较小，可以认为预测是比较准确的；如果预测的误差比较大，可能需要重新考虑模型的选择或者数据的质量。

在某些应用场景下，比如金融风控或者医疗诊断等领域，预测的准确性需要非常高，可能需要将误差控制在一个非常小的范围内。在其他一些领域，比如自然语言处理或者图像识别等领域，预测的误差容忍度比较高，可以接受一些误差。

因此，需要根据具体的应用场景和数据来判断是否算预测失败。

The RMSE of RBF_SVR: 1.0447597239175044 The MAE of RBF_SVR: 0.6579144786196549 R^2 of RBF_SVR: 0.4542379453504922

这段代码输出了使用RBF_SVR模型预测的RMSE、MAE和R2等指标。RMSE是均方根误差，MAE是平均绝对误差，R2是决定系数。这些指标可以用来评估模型的性能。在这里，RMSE为1.0448，MAE为0.6579，R2为0.4542。可以看到，RMSE和MAE较小，说明模型的预测误差较小，但R2较低，说明模型的拟合效果不是很好。需要根据具体情况来综合考虑这些指标。