测试集上的mIOU很高,但是实际的分割结果很差,几乎没有分割出前景,主要是因为要分割的目标占总面积之比太少,即出现样本不均衡的问题。
此时,前景所占的比例太小,背景所占的比例太大,前景背景占比严重失衡。背景的IOU大大提高了mIOU,导致mIOU不再靠谱,更重要的是前景的IOU
Reference:
- 详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义
- 为什么顶会顶刊的医学图像分割评估指标大多选择iou,而不选择hausdorff距离? - 知乎
- 在语义分割中miou靠谱吗? - 知乎
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