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在圖像分割範疇，mIoU（多類別交並比）是衡量演算法機能的重要指標。它可能評價模型對多個類別分割的正確性。本文將具體介紹mIoU的打算方法。
簡單來說，mIoU是每個類其余交並比（IoU）的均勻值。具體打算步調如下：
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起首，我們須要對每個類別分辨打算IoU。IoU是猜測地區與實在地區的交集與並集之比。公式為：IoU = (猜測地區 ∩ 實在地區) / (猜測地區 ∪ 實在地區)。
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對每個類別，我們統計其猜測地區跟實在地區的像素數量。假設類別總數為n，那麼我們須要打算n個類其余IoU。
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接上去，我們將每個類其余IoU求跟，然後除以類別總數n，掉掉落mIoU。公式為：mIoU = (IoU_1 + IoU_2 + ... + IoU_n) / n。
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mIoU的取值範疇在0到1之間，1表示猜測完全正確，0表示猜測完全錯誤。
總結來說，mIoU的打算方法包含以下步調：打算每個類其余IoU，求跟後除以類別總數。經由過程這個指標，我們可能單方面評價圖像分割演算法在多類別分割任務上的表示。
須要注意的是，mIoU只實用於類別相互獨破的情況，對存在堆疊或穿插的類別，mIoU可能無法正確評價分割機能。