语义分割评价指标--mIOU

领域：图像分割
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mIoU(Mean Intersection over Union,均交并比)

语义分割说到底还是一个分类任务，既然是分类任务，预测的结果往往就是四种情况：

• true positive（TP）
• false positive（FP）
• true negative（TN）
• false negative（FN）

IOU的定义：计算真实值和预测值两个集合的交集和并集之比。这个比例可以变形为
TP（交集）比上 TP、FP、FN之和（并集）。
即：IOU=TP/(FP+FN+TP)。