核心内容摘要
3个核心价值：Monorepo架构的转型方法论
文章目录
引言：为什么需要评价指标？
交并比
1 定义与公式
2 多类别与平均交并比
3 Python 代码实现
Dice 系数
1 定义与公式
2 Python 代码实现
像素准确率
1 定义与公式
2 Python 代码实现
5.
总结与对比在图像分割任务中，最常用且核心的评价指标：交并比、Dice 系数和像素准确率。
引言：为什么需要评价指标？
图像分割的目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签。
仅仅“看起来不错”是不够的，我们需要定量的指标来：客观比较：公平地比较不同模型或同一模型不同版本的性能。
指导优化：在训练过程中，评价指标常作为损失函数的一部分，引导模型向正确的方向学习。
判断实用性：确定模型是否达到了实际应用场景的门槛。
其中，交并比 和Dice 系数 是衡量分割区域重叠度最主流的指标，而像素准确率则提供了一个最直观的整体正确率视角。