mean IoU 的计算公式如下: mean IoU = (1/N) Σ(TP / (TP + FP + FN))。 其中,N 是类别的数量,TP 是真正例(模型正确预测为正例的样本数),FP 是假正例(模型错误预测为正例的样本数),FN 是假负例(模型错误预测为负例的样本数)。 mean IoU 的取值范围在 0 到 1 之间,数值越高表示模型的性能...
mean iou 公式 Mean Intersection over Union (mean IoU) 是一种用于衡量图像分割质量的评估指标。它是通过计算预测分割和真实分割的交集与并集之间的比例来衡量分割的准确性。mean IoU 公式如下: mean IoU = TP / (TP + FP + FN TP)。 其中,TP 表示真正例(True Positive),FP 表示假正例(False Positive)...