深度学习计算机视觉图像分割领域指标mIoU(平均交并比)计算代码与 📊🔍

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，图像分割技术也日益成熟。图像分割是将数字图像划分为多个部分的过程，以简化图像表示或提取感兴趣的特征。在众多评估指标中，mIoU（Mean Intersection over Union）是衡量图像分割模型性能的关键指标之一。

在实际应用中，我们经常需要计算mIoU来评估模型的准确性和泛化能力。幸运的是，Python中的sklearn库和PyTorch框架提供了便捷的方法来实现这一目标。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用这些工具来计算mIoU：

```python

from sklearn.metrics import jaccard_score

import torch

def calculate_mIoU(pred, target):

将预测结果和目标转换为numpy数组

pred = pred.detach().cpu().numpy()

target = target.cpu().numpy()

计算每个类别的IoU

ious = []

for cls in range(num_classes):

iou = jaccard_score(target.flatten(), pred.flatten(), average=None)

ious.append(iou[cls])

计算平均值

mIoU = sum(ious) / len(ious)

return mIoU

```

通过上述代码，我们可以方便地计算出mIoU，进而对模型进行客观评价。希望这段代码能够帮助大家更好地理解和应用图像分割技术。🚀