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在图像分割领域，mIoU（多类别交并比）是衡量算法性能的重要指标。它能够评估模型对多个类别分割的准确性。本文将详细介绍mIoU的计算方法。
简单来说，mIoU是每个类别的交并比（IoU）的平均值。具体计算步骤如下：
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首先，我们需要对每个类别分别计算IoU。IoU是预测区域与真实区域的交集与并集之比。公式为：IoU = (预测区域 ∩ 真实区域) / (预测区域 ∪ 真实区域)。
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对于每个类别，我们统计其预测区域和真实区域的像素数量。假设类别总数为n，那么我们需要计算n个类别的IoU。
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接下来，我们将每个类别的IoU求和，然后除以类别总数n，得到mIoU。公式为：mIoU = (IoU_1 + IoU_2 + ... + IoU_n) / n。
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mIoU的取值范围在0到1之间，1表示预测完全准确，0表示预测完全错误。
总结来说，mIoU的计算方法包括以下步骤：计算每个类别的IoU，求和后除以类别总数。通过这个指标，我们可以全面评估图像分割算法在多类别分割任务上的表现。
需要注意的是，mIoU只适用于类别相互独立的情况，对于存在重叠或交叉的类别，mIoU可能无法准确评估分割性能。