語義分割，簡單地講就是給一張影象，分割分出乙個物體的準確輪廓。其實就是分類任務，而分類任務**的結果往往就是一下四種：
tp：true positive
fp：false positive
tn：true negative
fn：false negative
其中，t/f表示**與實際是否相符；p/n表示**結果的正負。下面我們看乙個具體的例子對這出現的四種情況進行分析：
由上圖可以看出，在這個語義分割的任務中，我們將????????表示為非物體標籤，即背景；????????表示有物體標籤。
從上圖中，我們可以清楚地看到白色斜線標記的是tn（**中真實的背景部分）；紅色斜線標記的是fn（**中被**為背景，但實際上並不是背景的部分）;藍色斜線標記的是fp（**中被**為標籤的一部分，但實際上是背景的一部分）；中間的黃色框標記的是tp（**是標籤，實際也是標籤，**和實際相符合）。
mean intersection over union（miou，均交並比）為語義分割的標準度量。其計算兩個集合的交集和並集之比，在語義分割問題中，這兩個集合為真實值（ground truth）和**值（predicted segmentation）。這個比例可以變形為 tp（交集）比上 tp、fp、fn 之和（並集）。在每個類上計算 iou，然後取平均。
語義分割 語義分割任務中最常用的評價指標
語義分割目前在自動駕駛場景解析 醫學影象分割等多個領域被廣泛應用，簡言之，是對每個畫素進行分類。目前語義分割中最常用的評價指標是平均交並比 mean inetersection over union，簡稱miou 這個最常用 和 畫素準確率 pixel accuracy，簡稱pa 在主流的期刊 會議...
分割評價指標
iou標準介紹 1目標檢測和影象分割的評價標準是一樣的，核心都是使用iou標準 2 目標檢測和影象分割使用的iou方法都是一樣的，不同的是目標檢測面向判斷選定框和 框 而影象分割面向的是選定掩碼和 掩碼 3 在目標檢測中，檢測目標用box進行評價。我們的iou評價方式為 將 框和選定框放入公式中去判...
商品評價的語義分析
1類 我就覺得華為的手機比小公尺的好。2類 居然有64g記憶體！3類 噁心人的黑屏啊vs黑屏的厲害vs黑屏啊！4類 小公尺真垃圾，螢幕有劃痕 除了 5類 手機不能吃，做的太堅硬。即使這一步有些分錯了，我們還是勇敢的往下做了 人艱勿拆 感覺造成這種情況的原因有以下幾種，一種是上游任務的錯誤繁衍！一種是...