语义分割常见评价指标global_acc, mean_acc, mean_iou计算，个人学习记录，仅供参考。
一、理论计算
假设真实标签为:
预测标签为：
则手动列出混淆矩阵可得：
; 1.1 全局准确率
预测正确的像素数量 / 总的像素数量
global_acc = (1+1+1+1+0) / 9 = 4 / 9 = 0.4444，即混淆矩阵对角线元素之和除以混淆矩阵所有元素和。
1.2 平均准确率
分别算出每一类的准确率，分子为对角线元素，分母为真实标签i数量，这里具体为第i行的元素和。
cls_0_acc = 1 / (1+2) = 1/3;
cls_1_acc = 1 / (1+1+1) = 1/3;
cls_2_acc = 1 / 1 = 1;
cls_3_acc = 1 / 1 = 1;
cls_4_acc = 0 / 1 = 0;
mean_acc = (1/3 + 1/3 + 1 + 1 + 0) / 5 = 8/15 = 0.5333
1.3 平均iou
分别计算出每一类的iou，再求平均。
cls_0_iou = 1 / (3 + 2 – 1) = 1/4;
cls_1_iou = 1 / (3 + 3 – 1) = 1/5;
cls_2_iou = 1 / (1 + 1 – 1) = 1;
cls_3_iou = 1 / (1 + 2 – 1) = 1/2;
cls4_iou = 0 / (1 + 1 – 0) = 0;
mean_iou = (1/4 + 1/5 +1 + 1/2 + 0) / 5 = 0.39
参考链接：
语义分割前言
基于pytorch的FCN网络简单实现
二、代码实现
2.1 计算混淆矩阵
计算真实标签与预测标签的混淆矩阵，先贴出代码再详细分析过程。
def _fast_hist(label_true, label_pred, n_class):
mask = (label_true >= 0) & (label_true < n_class)
hist = np.bincount(
n_class * label_true[mask].astype(int) +
label_pred[mask], minlength= n_class**2).reshape(n_class, n_class)
return hist
详细分析：
import numpy as np
true_l = np.array([[0,0,1],
[1,3,2],
[4,1,0]])
pred_l = np.array([[0,1,1],
[0,3,2],
[3,4,1]])
def _fast_hist(label_true, label_pred, n_class):
mask = (label_true >= 0) & (label_true < n_class)
print('mask:\n', mask)
print('label_true[mask]:\n', label_true[mask].astype(int))
print('n_class * label_true[mask]:\n', n_class * label_true[mask].astype(int))
print('label_pred[mask]:\n', label_pred[mask])
print('n_class * label_true[mask].astype(int) + label_pred[mask]:\n',
n_class * label_true[mask].astype(int) + label_pred[mask])
hist = np.bincount(
n_class * label_true[mask].astype(int) +
label_pred[mask], minlength= n_class**2).reshape(n_class, n_class)
print('hist:\n', hist)
return hist
_fast_hist(label_true=true_l, label_pred=pred_l, n_class=5)
输出结果：
mask:
[[ True True True]
[ True True True]
[ True True True]]
label_true[mask]:
[0 0 1 1 3 2 4 1 0]
n_class * label_true[mask]:
[ 0 0 5 5 15 10 20 5 0]
label_pred[mask]:
[0 1 1 0 3 2 3 4 1]
n_class * label_true[mask].astype(int) + label_pred[mask]:
[ 0 1 6 5 18 12 23 9 1]
hist:
[[1 2 0 0 0]
[1 1 0 0 1]
[0 0 1 0 0]
[0 0 0 1 0]
[0 0 0 1 0]]
其中np.bincount()输出不同元素出现的次数，注意参数minlength的作用，参考链接：
np.bincount()用法介绍
numpy.bincount详解
2.2 根据混淆矩阵计算各指标
def label_accuracy_score(label_trues, label_preds, n_class):
hist = np.zeros((n_class, n_class))
for lt, lp in zip(label_trues, label_preds):
hist += _fast_hist(lt.flatten(), lp.flatten(), n_class)
print('hist:\n', hist)
acc = np.diag(hist).sum() / hist.sum()
acc_cls = np.diag(hist) / hist.sum(axis=1)
acc_cls = np.nanmean(acc_cls)
iu = np.diag(hist) / (hist.sum(axis=1) + hist.sum(axis=0) - np.diag(hist))
mean_iu = np.nanmean(iu)
freq = hist.sum(axis=1) / hist.sum()
fwavacc = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum()
return acc, acc_cls, mean_iu, fwavacc
print('======计算指标======')
acc, acc_cls, mean_iu, fwavacc = label_accuracy_score(label_trues=true_l, label_preds=pred_l, n_class=5)
print('global_acc', acc)
print('mean_acc:', acc_cls)
print('mean_iou:', mean_iu)
print('fwavacc', fwavacc)
输出结果：
======计算指标======
hist:
[[1. 2. 0. 0. 0.]
[1. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]]
global_acc 0.4444444444444444
mean_acc: 0.5333333333333333
mean_iou: 0.39
fwavacc 0.31666666666666665
Tips：
1.np.diag()返回矩阵对角元素
2.np.nanmean()，计算时忽略nan，参考链接:
np.nansum()、np.nanmean() 函数用法
Original: https://blog.csdn.net/aoyou19/article/details/122025190
Author: aoyou19
Title: 语义分割 评价指标(global_acc, mean_acc, mean_iou)等numpy实现
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