在图像分割范畴，mIoU（多类别交并比）是衡量算法机能的重要指标。它可能评价模型对多个类别分割的正确性。本文将具体介绍mIoU的打算方法。
简单来说，mIoU是每个类其余交并比（IoU）的均匀值。具体打算步调如下：
起首，我们须要对每个类别分辨打算IoU。IoU是猜测地区与实在地区的交集与并集之比。公式为：IoU = (猜测地区 ∩ 实在地区) / (猜测地区 ∪ 实在地区)。
对每个类别，我们统计其猜测地区跟实在地区的像素数量。假设类别总数为n，那么我们须要打算n个类其余IoU。
接上去，我们将每个类其余IoU求跟，然后除以类别总数n，掉掉落mIoU。公式为：mIoU = (IoU_1 + IoU_2 + ... + IoU_n) / n。
mIoU的取值范畴在0到1之间，1表示猜测完全正确，0表示猜测完全错误。
总结来说，mIoU的打算方法包含以下步调：打算每个类其余IoU，求跟后除以类别总数。经由过程这个指标，我们可能单方面评价图像分割算法在多类别分割任务上的表示。
须要留神的是，mIoU只实用于类别相互独破的情况，对存在堆叠或穿插的类别，mIoU可能无法正确评价分割机能。