语义分割的评价指标MIoU
语义分割，简单地讲就是给一张图像，分割分出一个物体的准确轮廓。其实就是分类任务，而分类任务预测的结果往往就是一下四种： TP：True Positive FP：False Positive TN：True Negative FN：False Negative 其中，T/F ...
原文：语义分割常用的评价指标
语义分割中最常用的有 个指标。为了便于解释，首先需要介绍混淆矩阵，如下所示： 混淆矩阵 真实值 Positive Negative 预测值 Positive True Positive TP 真阳性 False Positive FP 假阳性 Negative False Negative FN 假阴性 True Negative TN 真阴性 首先假定数据集中有k 类 ...k ， 通常表示背景 ...
2019-11-29 19:33 0 910 推荐指数：
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