基于深度学习的图像语义分割技术概述之5.1度量标准

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本文为论文阅读笔记，不当之处，敬请指正。 
A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation:原文链接

5.1度量标准

为何需要语义分割系统的评价标准？

• 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。并且，评估须使用标准、公认的方法以保证公平性。
• 系统的多个方面需要被测试以评估其有效性，包括：执行时间、内存占用、和精确度。
• 由于系统所处背景及测试目的的不同，某些标准可能要比其他标准更加重要，例如，对于实时系统可以损失精确度以提高运算速度。而对于一种特定的方法，尽量提高所有的度量性能是必须的。

5.1.1 执行时间

速度或运行时间是一个非常有价值的度量，因为大多数系统需要保证推理时间可以满足硬实时的需求。某些情况下，知晓系统的训练时间是非常有用的，但是这通常不是非常明显，除非其特别慢。在某种意义上说，提供方法的确切时间可能不是非常有意义，因为执行时间非常依赖硬件设备及后台实现，致使一些比较是无用的。

然而，出于重用和帮助后继研究人员的目的，提供系统运行的硬件的大致描述及执行时间是有用的。这可以帮助他人评估方法的有效性，及在保证相同环境测试最快的执行方法。

5.1.2 内存占用

内存是分割方法的另一个重要的因素。尽管相比执行时间其限制较松，内存可以较为灵活地获得，但其仍然是一个约束因素。在某些情况下，如片上操作系统及机器人平台，其内存资源相比高性能服务器并不宽裕。即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。

5.1.3 精确度

图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。为了便于解释，假设如下：共有k+1个类（从L0到Lk，其中包含一个空类或背景），pij表示本属于类i但被预测为类j的像素数量。即，pii表示真正的数量，而pij  pji则分别被解释为假正和假负，尽管两者都是假正与假负之和。

• Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 
  
  PA=∑ki=0pii∑ki=0∑kj=0pij
• Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。 
  
  MPA=1k+1∑i=0kpii∑kj=0pij

• Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。这个比例可以变形为正真数（intersection）比上真正、假负、假正（并集）之和。在每个类上计算IoU，之后平均。 

  MIoU=1k+1∑i=0kpii∑kj=0pij+∑kj=0pji?pii

   

• Frequency Weighted Intersection over Union(FWIoU，频权交并比):为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 

  FWIoU=1∑ki=0∑kj=0pij∑i=0kpii∑kj=0pij+∑kj=0pji?pii
  
  在以上所有的度量标准中，MIoU由于其简洁、代表性强而成为最常用的度量标准，大多数研究人员都使用该标准报告其结果。

   

直观理解

如下图所示，椭圆A代表真实值，椭圆B代表预测值。橙色部分为A与B的交集，即真正（预测为1，真实值为1）的部分，绿色部分表示假负（预测为0，真实为1）的部分，黄色表示假正（预测为1，真实为0）的部分，两个椭圆之外的白色区域表示真负（预测为0，真实值为0）的部分。表示绿色+橙色+黄色为A与B的并集。

• MP计算橙色与（橙色与黄色）的比例。
• MIoU计算的是计算A与B的交集（橙色部分）与A与B的并集（绿色+橙色+黄色）之间的比例，在理想状态下A与B重合，两者比例为1 。 
  

基于深度学习的图像语义分割技术概述之5.1度量标准

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