cv里的图像分割任务的部分评价指标
一.图像分割
在cv的图像分割领域，大体可以分为三个方向或者说分割任务，即语义分割、实例分割和全景分割。
下面是三者的任务区分：
1.语义分割：
回答“每个像素属于什么类别？”（例如，天空、道路、人）。核心：只关心像素的类别，不区分同一类别的不同个体。图片中有三只狗，语义分割会将它们全部标记为“狗”这一个区域。
2.实例分割：
回答“每个对象实例在哪里？”（例如，人1、人2、汽车1、汽车2）。核心：既要区分类别，又要区分同一类别下的不同个体。图片中有三只狗，实例分割会分别标出“狗1”、“狗2”、“狗3”的精确像素轮廓。
3.全景分割：
回答“每个像素属于哪个事物或哪个背景？” 它是语义分割和实例分割的统一。核心：在区分所有对象实例的同时，也对背景（如天空、道路）进行像素级分类。最关键的是，它要求不允许重叠，每个像素都必须被分配给唯一的一个“片段”（一个实例或一块背景区域）。
二. 评价指标
而三个任务又有其对应的任务评价指标。
1. 语义分割指标：mIoU
mIoU 是语义分割中最常用、最经典的指标。
全称：Mean Intersection over Union
中文：平均交并比
计算方法：
IoU：对于某一个类别（例如“汽车”），计算其预测区域和真实标注区域的重合程度。
交集：预测为“汽车”且真实值也是“汽车”的像素集合。并集：预测为“汽车”或真实值是“汽车”的像素集合。IoU = 交集 / 并集IoU值在0到1之间，越大越好，1表示完美匹配。
mIoU：对所有类别的IoU取平均值。
假设有
C个类别（包括背景），先计算每个类别的IoU，然后求和再除以C。mIoU = (1/C) * Σ(IoU_i)，其中i从1到C。
特点：
不考虑实例：mIoU只关心像素的分类是否正确，不关心一个“汽车”区域里包含了几辆车。
对类别均衡敏感：如果某个类别在数据集中占比很小（如“交通灯”），它的IoU会对最终mIoU产生较小影响。有时也会使用加权mIoU来缓解这个问题。
2. 实例分割指标：AP
AP 是目标检测和实例分割的核心指标，它更侧重于对实例物体的检测和分割质量的评估。
全称：Average Precision
中文：平均精度
计算流程（基于COCO数据集的标准）
IoU计算：对于每个预测的实例（如“狗1”），需要找到与其最匹配的真实实例，并计算它们之间的IoU。
设定IoU阈值：通常设定一个阈值（如0.5）。如果预测实例与真实实例的IoU >= 0.5，则认为这是一个正确匹配，否则是错误匹配。
计算 Precision 和 Recall：
精确率：在所有被预测为正例（如“是狗”）的实例中，真正是正例的比例。
Precision = TP / (TP + FP)召回率：在所有真实的正例中，被成功预测出来的比例。
Recall = TP / (TP + FN)TP：真正例（IoU>=阈值），FP：假正例（IoU<阈值或重复预测），FN：假负例（未被检测到的真实实例）。
绘制P-R曲线：通过调整模型预测的置信度阈值，可以得到多组（Precision, Recall）点，并绘制成曲线。
计算AP：AP就是Precision-Recall曲线下的面积。面积越大，说明模型在保持高精确率的同时也能达到高召回率，性能越好。
COCO的AP：COCO竞赛通常使用更严格的评估方式，即在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）上计算AP，然后取平均值，记为 AP@[.5:.95] 或 simply AP。此外，还有
AP50（IoU阈值为0.5）、AP75（IoU阈值为0.75）等。
特点
侧重实例：AP的核心是评估模型能否找到并精确分割出每一个独立的物体实例。
允许重叠：实例分割的预测结果允许不同实例的掩码重叠。
评估全面：同时考虑了定位精度（通过IoU阈值）和分类置信度（通过P-R曲线）。
3. 全景分割指标：PQ
PQ 是专为全景分割任务设计的指标，它同时评估“事物”和“背景”的分割质量。
全称：Panoptic Quality
中文：全景质量
核心思想与计算
PQ的设计非常直观和严谨，它基于一个简单的原则：匹配的片段才参与评分，不匹配的直接惩罚。
片段匹配：
将所有的预测片段和真实片段进行配对。
配对规则：只有当预测片段和真实片段的 IoU > 0.5 时，它们才被认为是匹配的。这个规则确保了一一对应，一个真实片段最多只能与一个预测片段匹配，反之亦然。
区分为两部分：
匹配上的片段：这些是模型分割得比较好的部分。
未匹配上的片段：包括预测出来但无真实值对应的（FP），和真实存在但未被预测出来的（FN）。这些是模型的错误。
PQ公式：
PQ = Σ(对于所有匹配的片段) (IoU) / (TP + 0.5 * FP + 0.5 * FN)
这个公式可以巧妙地拆解为两个独立部分的乘积：PQ = (Σ IoU / TP) * (TP / (TP + 0.5 * FP + 0.5 * FN))分割质量（SQ）：
SQ = Σ IoU / TP所有匹配片段的平均IoU。它衡量的是“一旦模型识别出了一个物体，它分割得有多好”。
识别质量（RQ）：
RQ = TP / (TP + 0.5 * FP + 0.5 * FN)这类似于F1-Score，同时考虑了精确率和召回率，用于衡量“模型识别物体的能力”（检测质量）。
因此，PQ = SQ × RQ
特点
统一与无重叠：PQ是第一个统一评估“事物”和“背景”的指标，并且严格要求预测结果中不能有重叠的片段。
可分解性：PQ可以被分解为SQ和RQ，这有助于模型诊断。如果PQ低，可以看是SQ低（分割不精确）还是RQ低（检测能力差）。
对错误敏感：任何未匹配的片段（FP和FN）都会直接降低RQ，从而降低PQ，这使得PQ是一个非常严格的指标。
| 特征 | mIoU（语义分割） | AP（实例分割） | PQ（全景分割） |
|---|---|---|---|
| 核心任务 | 像素分类 | 实例检测与分割 | 全景解析（实例+背景） |
| 区分实例？ | 否 | 是 | 是 |
| 处理背景？ | 是（作为一个类别） | 否（只关心前景物体） | 是（作为“背景”类别） |
| 允许重叠？ | 不适用 | 允许 | 严格禁止 |
| 核心思想 | 逐类别计算像素重合度的平均值 | 在不同IoU阈值下计算精度-召回曲线下的面积 | 匹配片段的平均质量 × 识别物体的F1分数 |
| 优点 | 计算简单，易于理解 | 全面评估检测和分割性能，是实例级任务的黄金标准 | 统一评估，可分解，对错误敏感，设计严谨 |
| 缺点 | 无法评估实例识别能力 | 不评估背景，允许预测重叠 | 计算相对复杂，较新 |