如题 语义分割计算精度 应该是每个批次计算一次然后最后得到n个miou值再取平均得到最后结果 还是应该得到最后的混淆矩阵再求miou
感觉2个方法都有道理啊 第一种的解释是因为训练是一个batch一个batch训练的 而第二种解释是语义分割面向的是像素 应该根据全部的像元个数得到一个总的混淆矩阵
有点搞不明白了 求解
''该回答引用ChatGPT''
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通常来说，语义分割精度的评估方式为先累加每个batch的混淆矩阵，最后对总的混淆矩阵求出IoU (Intersection over Union) 值。IoU是语义分割中常用的精度评估指标，它表示分割结果和真实标签之间的交集与并集的比值。
求得每个batch的IoU值并取平均也是可以的，但这样的结果可能受到数据分布的影响，没有总体的混淆矩阵直接求出的IoU更为准确。
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语义分割计算精度的方法有很多种，每个批次计算mIoU和计算总的混淆矩阵两种方法都可以。如果每个批次计算mIoU，它反映了每个批次的表现。如果最后计算混淆矩阵，它反映了模型在整个数据集上的表现。选择具体的方法取决于实际任务的要求。通常，模型在整个数据集上的表现更重要，所以最后计算混淆矩阵。