语义分割中常用的评价指标有哪些?

╰半夏微凉° 2022-11-03 11:19 324阅读 0赞

语义分割的任务就是预测输入图像每个像素点的类别。简单来说，就是做像素级分类。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

图中左侧是一张输入图像，中间图像是对图像每个像素类别人工标记的Ground truth（真实标签），右侧图像是对图像每个像素类别预测得到的结果。

为了证明一个语义分割方法的有效性，我们需要对语义分割方法进行严格的评估。下面介绍语义分割中最常用的几个评价指标。

## 问题假定 ##

在准确描述每个评价指标之前，我们先做出一些假定：

*  图像中每个像素都有一个类别标签。假定类别总数为 k + 1 k+1 k\+1个类别，包括 k k k个类别和 1 1 1个背景
 *   p i j p\_\{ij\} pij为类别 i i i的像素预测为类别 j j j的数量。当 i = j i=j i=j时表示预测正确，否则表示预测错误

### 1. Pixel Accuracy ###

Pixel Accuracy 简称PA，它是最简单的指标。它表示**所有像素类别预测正确的数量**与**像素总数**的比例。

P A = ∑ i = 0 k p i i ∑ i = 0 k ∑ j = 0 k p i j PA = \\frac \{\\sum\_\{i=0\}^kp\_\{ii\}\}\{\\sum\_\{i=0\}^k\\sum\_\{j=0\}^kp\_\{ij\}\} PA=∑i=0k∑j=0kpij∑i=0kpii

### 2. Mean Pixel Accuracy ###

Mean Pixel Accuracy 简称MPA, 它比PA指标略有改善。它的计算分两个步骤

*  对每个类别，计算**该类别下预测正确的数量**与**该类别像素总数**的比例
 *  对所有类别的计算结果**求平均**

M P A = 1 k + 1 ∑ i = 0 k p i i ∑ j = 0 k p i j MPA = \\frac \{1\}\{k+1\} \\sum\_\{i=0\}^k \\frac \{p\_\{ii\}\}\{\\sum\_\{j=0\}^k p\_\{ij\}\} MPA=k\+11i=0∑k∑j=0kpijpii

### 3. Mean Intersection over Union ###

Mean Intersection over Union 简称MIoU，它是分割任务的标准指标。

首先，我们先介绍IoU（交并比），它本质上是一种量化目标掩膜和预测掩膜之间重叠百分比的方法。具体来说，就是指目标掩膜与预测掩膜的公共区域的像素个数，与两者总的像素个数的比值。

而MIoU 就是每个类别的IoU的平均。它的计算同样分两个步骤：

*  对每个类别，计算的是一个交集与并集的比例。这个比例的分子和MPA一样，是**该类别下预测正确的数量**；分母的范围更大，是指**该类别预测为其他类别和其他类别预测为该类别的总和**。
 *  对所有类别的计算结果求平均。

M P A = 1 k + 1 ∑ i = 0 k p i i ∑ j = 0 k p i j + ∑ j = 0 k p j i − p i i MPA = \\frac \{1\}\{k+1\} \\sum\_\{i=0\}^k \\frac \{p\_\{ii\}\}\{\\sum\_\{j=0\}^k p\_\{ij\} + \\sum\_\{j=0\}^k p\_\{ji\} - p\_\{ii\}\} MPA=k\+11i=0∑k∑j=0kpij\+∑j=0kpji−piipii

### 4. Frequency Weighted Intersection over Union ###

Frequency Weighted Intersection over Union 简称FWIoU，它是在MIoU基础上做了改善。

具体的改善思路是MIOU是先计算每个类别的IOU，然后对所有类别求平均。而FWIoU 不再采用平均的方式，而是对每个类别的IOU进行加权，所有类别的权重仍为1。

也可以理解为MIOU 的所有类别的权重是均等的，均为 1 k + 1 \\frac\{1\}\{k+1\} k\+11。

那么FWIoU各个类别的权重是怎么计算的呢？

是**采用每个类别的类别数量作为权重**，哪个类别的数量多，哪个类别的权重大。  
 M P A = 1 ∑ i = 0 k ∑ j = 0 k p i j ∑ i = 0 k ∑ j = 0 k p i j p i i ∑ j = 0 k p i j + ∑ j = 0 k p j i − p i i MPA = \\frac \{1\}\{\\sum\_\{i=0\}^k\\sum\_\{j=0\}^kp\_\{ij\}\} \\sum\_\{i=0\}^k \\frac \{ \\sum\_\{j=0\}^kp\_\{ij\} p\_\{ii\}\}\{\\sum\_\{j=0\}^k p\_\{ij\} + \\sum\_\{j=0\}^k p\_\{ji\} - p\_\{ii\}\} MPA=∑i=0k∑j=0kpij1i=0∑k∑j=0kpij\+∑j=0kpji−pii∑j=0kpijpii

**写在最后的话**

关注\[CV面试宝典\]，回复“评价指标”，获取本文涉及论文。

## 参考文献 ##

1.  https://www.jeremyjordan.me/evaluating-image-segmentation-models/
2.  A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA0MTQ1ODk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221024/e8b7a1cec87e42a7a70a3c25e0fcaea3.png