语义分割计算精度mIoU应该每个batch计算一次 最后取平均还是得到最后的混淆矩阵再计算啊

Question

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

Answer 1

''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。