mean_iou

paddle.fluid.layers.mean_iou(input, label, num_classes)[源代码]

该OP计算均值IOU, 均值IOU（Mean Intersection-Over-Union）是语义图像分割中的常用的评价指标之一，它首先计算每个类的IOU，然后计算类之间的平均值。IOU定义如下:

mean_iou - 图1

先得到类别的预测结果，然后从中计算均值-IOU。

参数

  • input (Variable) - 分割类别预测结果，类型为int32或int64的多维Tensor。
  • label (Variable) - 真实label，类型为int32或int64的多维Tensor，它的shape与input相同。
  • num_classes (int32) - 类别数目。

返回

  • mean_iou (Variable) - 类型为float32的1-D Tensor，shape为[1]， 均值IOU的计算结果。
  • out_wrong (Variable) - 类型为int32的1-D Tensor，shape为[num_classes]，代表每个类别中错误的个数。
  • out_correct (Variable) - 类型为int32的1-D Tensor，shape为[num_classes]，代表每个类别中正确的个数。

input 和 label 对应的数值应该是类别id，而不是one-hot形式。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. iou_shape = [32, 32]
  3. num_classes = 5
  4. predict = fluid.layers.data(name='predict', shape=iou_shape, dtype='int64')
  5. label = fluid.layers.data(name='label', shape=iou_shape, dtype='int64')
  6. mean_iou, out_wrong, out_correct = fluid.layers.mean_iou(predict, label, num_classes)