mean IU_分割

在《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提到的IU就是IoU。
mean IU：不同类别识别准确度的平均值，比如一张图片要识别2个物体，mean IU 就是这两个物体分别的IU的平均值

def label_accuracy_score(label_trues, label_preds, n_class):"""Returns accuracy score evaluation result.- overall accuracy- mean accuracy- mean IU- fwavacc"""hist = np.zeros((n_class, n_class))for lt, lp in zip(label_trues, label_preds):hist += _fast_hist(lt.flatten(), lp.flatten(), n_class)acc = np.diag(hist).sum() / hist.sum()acc_cls = np.diag(hist) / hist.sum(axis=1)acc_cls = np.nanmean(acc_cls)iu = np.diag(hist) / (hist.sum(axis=1) + hist.sum(axis=0) - np.diag(hist))mean_iu = np.nanmean(iu)freq = hist.sum(axis=1) / hist.sum()fwavacc = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum()return acc, acc_cls, mean_iu, fwavacc

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