语义分割评估指标MIOU

1、MIOU定义

Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值和预测值。在每个类上计算IoU，之后平均。计算公式如下：

i表示真实值，j表示预测值 ，p_{ij}pij​ 表示将i预测为j 。

 

2、直观理解

MIoU：计算两圆交集（橙色部分）与两圆并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，理想情况下两圆重合，比例为1。

 

3、MIOU实现

（1）先求混淆矩阵

（2）再求mIOU

混淆矩阵的每一行再加上每一列，最后减去对角线上的值

import numpy as np

class IOUMetric:
    """
    Class to calculate mean-iou using fast_hist method
    """

    def __init__(self, num_classes):
        self.num_classes = num_classes
        self.hist = np.zeros((num_classes, num_classes))

    def _fast_hist(self, label_pred, label_true):
        # 找出标签中需要计算的类别,去掉了背景
        mask = (label_true >= 0) & (label_true < self.num_classes)
        # # np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数，返回值形状(n, n)
        hist = np.bincount(
            self.num_classes * label_true[mask].astype(int) +
            label_pred[mask], minlength=self.num_classes ** 2).reshape(self.num_classes, self.num_classes)
        return hist

    # 输入：预测值和真实值
    # 语义分割的任务是为每个像素点分配一个label
    def ev aluate(self, predictions, gts):
        for lp, lt in zip(predictions, gts):
            assert len(lp.flatten()) == len(lt.flatten())
            self.hist += self._fast_hist(lp.flatten(), lt.flatten())
            
        # miou
        iou = np.diag(self.hist) / (self.hist.sum(axis=1) + self.hist.sum(axis=0) - np.diag(self.hist))
        miou = np.nanmean(iou) 
        
        # -----------------其他指标------------------------------
        # mean acc
        acc = np.diag(self.hist).sum() / self.hist.sum()
        acc_cls = np.nanmean(np.diag(self.hist) / self.hist.sum(axis=1))

        freq = self.hist.sum(axis=1) / self.hist.sum()
        fwavacc = (freq[freq > 0] * iou[freq > 0]).sum()

        return acc, acc_cls, iou, miou, fwavacc