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在图像处理领域中，语义分割是很重要的一个任务。在实际项目开发中,评估模型预测效果以及各指标的含义对于优化模型极为重要。
本文将主要评价指标的计算算法进行了详细说明,并加上注释解释每个指标的含义。这对理解各指标背后的数学原理以及能否在实践中应用或许有很大帮助。这对于进一步优化算法效率和质量也很重要。
希望能够帮助更多学习者和研究人员掌握语义分割中的评估核心概念。也欢迎大家在实践和理论研究上互相讨论,共同推进这一重要任务的发展。
Jaccard系数(IOU)
含义:反映预测结果与ground truth的交集区域与并集区域的比值,评估预测准确度。
计算代码:
score_jaccard = jaccard_score(y_true, y_pred)
F1分数
含义:考虑召回率和精确率的综合指标,衡量预测结果的完整性。
计算代码:
score_f1 = f1_score(y_true, y_pred)
召回率(Recall)
含义:被正确识别的图像部分占全部应被识别部分的比例。
计算代码:
score_recall = recall_score(y_true, y_pred)
精确率(Precision)
含义:被正确识别的图像部分占全部被识别部分的比例。
计算代码:
score_precision = precision_score(y_true, y_pred)
准确率(Accuracy)
含义:预测正确的像素点数占全部像素点的比例。
计算代码:
score_acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
Dice系数
含义:类似Jaccard,也用来评估预测结果与ground truth的重合程度。
计算代码:
score_dsc = 2 * tp / (2*tp + fp + fn)
特异度(Specificity)
含义:实际阴性样本中被正确识别的比例。
计算代码:
score_sp = tp / (tp + fp)
敏感度(Sensitivity)
含义:真正阳性样本中被正确识别的比例。
计算代码:
score_se = tp / (tp + fn)