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  • 分割评价指标MIOU

    2021-03-26 16:41:06
    MIOU定义 有很多博客都有写MIOU,参考下面文章 注意点: 类别包含背景,二分类也包含背景 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。 代码实现 def fast_hist(a,...

    MIOU定义

    有很多博客都有写MIOU,参考下面文章
    注意点:

    • 类别包含背景,二分类也包含背景
    • 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。

    代码实现

    def fast_hist(a, b, n): 
        '''
    	a是W*H的一维数组,预测值
    	b是W*H的一维数组,真实值
    	n是类别数,包含背景,二分类时n=2
    	'''
        # k是一个一维bool数组,形状(H×W,);目的是找出标签中需要计算的类别
        k = (a >= 0) & (a < n)  
        # np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数,返回值形状(n, n)
        # 计算例子参考下面博客[1],虽然例子有错误地方,不影响理解代码
        return np.bincount(n * a[k].astype(int) + b[k], minlength=n ** 2).reshape(n,n)def per_class_iu(hist):  # 分别为每个类别(在这里是19类)计算mIoU,hist的形状(n, n)
        '''
    	计算MIOU
    	'''
         # 矩阵的对角线上的值组成的一维数组/矩阵的所有元素之和,返回值形状(n,)
        return np.diag(hist) / (hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)) 
    

    参考博客

    [1]:语义分割之MIoU原理与实现
    [2]:4.4.2分类模型评判指标(一) - 混淆矩阵(Confusion Matrix)

    展开全文
  • 语义分割评估指标MIOU

    千次阅读 2019-10-12 14:47:24
    1、MIOU定义 Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比,在语义分割的问题中,这两个集合为真实值和预测值。在每个类上计算IoU,之后平均。计算公式...

    1、MIOU定义

    Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比,在语义分割的问题中,这两个集合为真实值和预测值。在每个类上计算IoU,之后平均。计算公式如下:

    i表示真实值,j表示预测值 ,p_{ij}pij​ 表示将i预测为j 。

     

    2、直观理解

    MIoU:计算两圆交集(橙色部分)与两圆并集(红色+橙色+黄色)之间的比例,理想情况下两圆重合,比例为1。

     

    3、MIOU实现

    (1)先求混淆矩阵

    (2)再求mIOU

    混淆矩阵的每一行再加上每一列,最后减去对角线上的值

    import numpy as np

    class IOUMetric:
        """
        Class to calculate mean-iou using fast_hist method
        """

        def __init__(self, num_classes):
            self.num_classes = num_classes
            self.hist = np.zeros((num_classes, num_classes))

        def _fast_hist(self, label_pred, label_true):
            # 找出标签中需要计算的类别,去掉了背景
            mask = (label_true >= 0) & (label_true < self.num_classes)
            # # np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数,返回值形状(n, n)
            hist = np.bincount(
                self.num_classes * label_true[mask].astype(int) +
                label_pred[mask], minlength=self.num_classes ** 2).reshape(self.num_classes, self.num_classes)
            return hist

        # 输入:预测值和真实值
        # 语义分割的任务是为每个像素点分配一个label
        def ev aluate(self, predictions, gts):
            for lp, lt in zip(predictions, gts):
                assert len(lp.flatten()) == len(lt.flatten())
                self.hist += self._fast_hist(lp.flatten(), lt.flatten())
                
            # miou
            iou = np.diag(self.hist) / (self.hist.sum(axis=1) + self.hist.sum(axis=0) - np.diag(self.hist))
            miou = np.nanmean(iou) 
            
            # -----------------其他指标------------------------------
            # mean acc
            acc = np.diag(self.hist).sum() / self.hist.sum()
            acc_cls = np.nanmean(np.diag(self.hist) / self.hist.sum(axis=1))

            freq = self.hist.sum(axis=1) / self.hist.sum()
            fwavacc = (freq[freq > 0] * iou[freq > 0]).sum()

            return acc, acc_cls, iou, miou, fwavacc
     

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  • 语义分割评估指标mIOU

    2020-03-22 21:14:24
    直观理解 MIoU:计算两圆交集(橙色部分)与两圆并集(红色+橙色+黄色)之间的比例,理想情况下两圆重合,比例为1。 Reference 【语义分割】语义分割评估指标mIOU ...

    直观理解

    • MIoU:计算两圆交集(橙色部分)与两圆并集(红色+橙色+黄色)之间的比例,理想情况下两圆重合,比例为1。
      在这里插入图片描述

    Reference

    【语义分割】语义分割评估指标mIOU

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  • 语义分割评价指标mIOU

    千次阅读 2019-09-09 16:12:18
    mIOU定义 Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比),为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比,在语义分割问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation)。这...

    mIOU定义

    Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比),为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比,在语义分割问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation)。这个比例可以变形为TP(交集)比上TP、FP、FN之和(并集)。在每个类上计算IoU,然后取平均。
    在这里插入图片描述
    pij表示真实值为i,被预测为j的数量。
    等同于:
    在这里插入图片描述

    直观理解

    在这里插入图片描述

    红色圆代表真实值,黄色圆代表预测值。橙色部分为两圆交集部分。

    MPA(Mean Pixel Accuracy,均像素精度):计算橙色与红色圆的比例;
    MIoU:计算两圆交集(橙色部分)与两圆并集(红色+橙色+黄色)之间的比例,理想情况下两圆重合,比例为1。

    步骤一:先求混淆矩阵
    在这里插入图片描述
    步骤二:再求mIOU

    Pytorch实现

    import numpy as np
    
    class IOUMetric:
        """
        Class to calculate mean-iou using fast_hist method
        """
    
        def __init__(self, num_classes):
            self.num_classes = num_classes
            self.hist = np.zeros((num_classes, num_classes))
    
        def _fast_hist(self, label_pred, label_true):
        	# 找出标签中需要计算的类别,去掉了背景
            mask = (label_true >= 0) & (label_true < self.num_classes)
            # np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数,返回值形状(n, n)
            hist = np.bincount(
                self.num_classes * label_true[mask].astype(int) +
                label_pred[mask], minlength=self.num_classes ** 2).reshape(self.num_classes, self.num_classes)
            return hist
    
       # 输入:预测值和真实值
        # 语义分割的任务是为每个像素点分配一个label
        def evaluate(self, predictions, gts):
        	 for lp, lt in zip(predictions, gts):
                self.hist += self._fast_hist(lp.flatten(), lt.flatten())
            #miou
            iou = np.diag(self.hist) / (self.hist.sum(axis=1) + self.hist.sum(axis=0) - np.diag(self.hist))
            miou = np.nanmean(iu)
            #其他性能指标
            acc = np.diag(self.hist).sum() / self.hist.sum()
            acc_cls = np.nanmean(np.diag(self.hist) / self.hist.sum(axis=1))
            freq = self.hist.sum(axis=1) / self.hist.sum()
            fwavacc = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum()
            return acc, acc_cls, iou, miou, fwavacc
    

    参考:mIoU源码解析

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  • 语义分割评价指标mIOU的计算

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  • 语义分割之评价指标MIoU介绍

    千次阅读 2020-03-29 14:37:29
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    于是,我就找了目前几个主流的评测指标如下: Pixel Accuracy(PA,像素精度):这是最简单的度量,为标记正确的像素占总像素的比例。 Mean Pixel Accuracy(MPA,均像素精度):是PA的一种简单提升,计算每个...
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  • 语义分割代码阅读---评价指标mIoU的计算

    万次阅读 多人点赞 2019-07-01 21:55:22
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空空如也

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