全体の画素にたいして、正解画素の比率であるPixel Accuracyは一番簡単な評価方法です。しかし、不均衡データの場合では、あんまり参考にならないです。
mIoUは最も使われる評価方法です。ほぼすべてのsemantic segmentationの論文では、mIoUが評価指標として使われています。それなら、他の手法と比較したい場合では、その手法を実装しなくても比較できるのがメリットです。
その他では、あんまり汎用性がない評価方法があります。
例えば、最も近い正しく分類された画素までの距離を重みとして、誤って分類された画素の数で評価する。
粗いアノテーション、つまり境界まで塗り分けないアノテーションの影響というと、ある論文で、正解データで学習して、粗いデータで評価する実験があります。結果として、正解データで評価するより、mIoUは高いです。
全体の画素にたいして、正解画素の比率であるPixel Accuracyは一番簡単な評価方法です。しかし、不均衡デー...
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本文标题：2020-09-04 面談
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