深度学习计算机视觉图像分割领域指标mIoU（平均交并比）计算代码与逐行解析
- mIoU相关
- mIoU计算代码与逐行解析
- 注意事项
mIoU相关
在计算机视觉深度学习图像分割领域中，mIoU值是一个衡量图像分割精度的重要指标。mIoU可解释为平均交并比，即在每个类别上计算IoU值（即真正样本数量/（真正样本数量+假负样本数量+假正样本数量））。在本篇博客中，笔者本想详细地列举计算公式，但是看到kangdk博主的博客已经工整正确清晰简洁地解析了mIoU计算公式，因此请各位读者朋友移步链接: 论文笔记 | 基于深度学习的图像语义分割技术概述之5.1度量标准，或者选择阅读计算机视觉深度学习图像分割综述原文1。在这里，笔者也对kangdk博主表示衷心的感谢。
mIoU计算代码与逐行解析
在本篇博客中，笔者逐行解释一下mIoU的计算代码。本段mIoU代码来自于github，贡献于城市图像语义分割的迁移任务论文2的工程代码中。下面，笔者先放出对应的Python代码解析：
import numpy as np
import argparse
import json
from PIL import Image
from os.path import join
#设标签宽W，长H
def fast_hist(a, b, n):#a是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；b是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；n是类别数目，实数（在这里为19）
'''
核心代码
'''
k = (a >= 0) & (a < n)#k是一个一维bool数组，形状(H×W,)；目的是找出标签中需要计算的类别（去掉了背景）
return np.bincount(n * a[k].astype(int) + b[k], minlength=n ** 2).reshape(n, n)#np.bincount计算了从0到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数，返回值形状(n, n)
def per_class_iu(hist):#分别为每个类别（在这里是19类）计算mIoU，hist的形状(n, n)
'''
核心代码
'''
return np.diag(hist) / (hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist))#矩阵的对角线上的值组成的一维数组/矩阵的所有元素之和，返回值形状(n,)
def label_mapping(input, mapping):#主要是因为CityScapes标签里面原类别太多，这样做把其他类别转换成算法需要的类别（共19类）和背景（标注为255）
output = np.copy(input)#先复制一下输入图像
for ind in range(len(mapping)):
output[input == mapping[ind][0]] = mapping[ind][1]#进行类别映射，最终得到的标签里面之后0-18这19个数加255（背景）
return np.array(output, dtype=np.int64)#返回映射的标签
'''
compute_mIoU函数是以CityScapes图像分割验证集为例来计算mIoU值的
由于作者个人贡献的原因，本函数除了最主要的计算mIoU的代码之外，还完成了一些其他操作，
比如进行数据读取，因为原文是做图像分割迁移方面的工作，因此还进行了标签映射的相关工作，在这里笔者都进行注释。
大家在使用的时候，可以忽略原作者的数据读取过程，只需要注意计算mIoU的时候每张图片分割结果与标签要配对。
主要留意mIoU指标的计算核心代码即可。
'''
def compute_mIoU(gt_dir, pred_dir, devkit_dir=''):#计算mIoU的函数
"""
Compute IoU given the predicted colorized images and
"""
with open(join(devkit_dir, 'info.json'), 'r') as fp: #读取info.json，里面记录了类别数目，类别名称，标签映射方式等等。
info = json.load(fp)
num_classes = np.int(info['classes'])#读取类别数目，这里是19类，详见博客中附加的info.json文件
print('Num classes', num_classes)#打印一下类别数目
name_classes = np.array(info['label'], dtype=np.str)#读取类别名称，详见博客中附加的info.json文件
mapping = np.array(info['label2train'], dtype=np.int)#读取标签映射方式，详见博客中附加的info.json文件
hist = np.zeros((num_classes, num_classes))#hist初始化为全零，在这里的hist的形状是[19, 19]
image_path_list = join(devkit_dir, 'val.txt')#在这里打开记录验证集图片名称的txt
label_path_list = join(devkit_dir, 'label.txt')#在这里打开记录验证集标签名称的txt
gt_imgs = open(label_path_list, 'r').read().splitlines()#获得验证集标签名称列表
gt_imgs = [join(gt_dir, x) for x in gt_imgs]#获得验证集标签路径列表，方便直接读取
pred_imgs = open(image_path_list, 'r').read().splitlines()#获得验证集图像分割结果名称列表
pred_imgs = [join(pred_dir, x.split('/')[-1]) for x in pred_imgs]#获得验证集图像分割结果路径列表，方便直接读取
for ind in range(len(gt_imgs)):#读取每一个（图片-标签）对
pred = np.array(Image.open(pred_imgs[ind]))#读取一张图像分割结果，转化成numpy数组
label = np.array(Image.open(gt_imgs[ind]))#读取一张对应的标签，转化成numpy数组
label = label_mapping(label, mapping)#进行标签映射（因为没有用到全部类别，因此舍弃某些类别），可忽略
if len(label.flatten()) != len(pred.flatten()):#如果图像分割结果与标签的大小不一样，这张图片就不计算
print('Skipping: len(gt) = {:d}, len(pred) = {:d}, {:s}, {:s}'.format(len(label.flatten()), len(pred.flatten()), gt_imgs[ind], pred_imgs[ind]))
continue
hist += fast_hist(label.flatten(), pred.flatten(), num_classes)#对一张图片计算19×19的hist矩阵，并累加
if ind > 0 and ind % 10 == 0:#每计算10张就输出一下目前已计算的图片中所有类别平均的mIoU值
print('{:d} / {:d}: {:0.2f}'.format(ind, len(gt_imgs), 100*np.mean(per_class_iu(hist))))
mIoUs = per_class_iu(hist)#计算所有验证集图片的逐类别mIoU值
for ind_class in range(num_classes):#逐类别输出一下mIoU值
print('===>' + name_classes[ind_class] + ':\t' + str(round(mIoUs[ind_class] * 100, 2)))
print('===> mIoU: ' + str(round(np.nanmean(mIoUs) * 100, 2)))#在所有验证集图像上求所有类别平均的mIoU值，计算时忽略NaN值
return mIoUs
def main(args):
compute_mIoU(args.gt_dir, args.pred_dir, args.devkit_dir)#执行计算mIoU的函数
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('gt_dir', type=str, help='directory which stores CityScapes val gt images')#设置gt_dir参数，存放验证集分割标签的文件夹
parser.add_argument('pred_dir', type=str, help='directory which stores CityScapes val pred images')#设置pred_dir参数，存放验证集分割结果的文件夹
parser.add_argument('--devkit_dir', default='dataset/cityscapes_list', help='base directory of cityscapes')#设置devikit_dir文件夹，里面有记录图片与标签名称及其他信息的txt文件
args = parser.parse_args()
main(args)#执行主函数在上面的代码中，可以看到原作者是将验证集的图片进行分割并输出，并将逐张图片与标签配对进行mIoU值的计算，整体计算的核心代码共两个函数（fast_hist(a, b, n)，per_class_iu(hist)），合计5行代码，其余的代码均为分割结果与标签的读取或处理。由于原工程进行的是图像分割迁移方面的相关工作，在代码中还做了一些标签映射的相关工作，在其中使用到了一个info.json文件，笔者也贴出来如下所示：
{
"classes":19,
"label2train":[
[0, 255],
[1, 255],
[2, 255],
[3, 255],
[4, 255],
[5, 255],
[6, 255],
[7, 0],
[8, 1],
[9, 255],
[10, 255],
[11, 2],
[12, 3],
[13, 4],
[14, 255],
[15, 255],
[16, 255],
[17, 5],
[18, 255],
[19, 6],
[20, 7],
[21, 8],
[22, 9],
[23, 10],
[24, 11],
[25, 12],
[26, 13],
[27, 14],
[28, 15],
[29, 255],
[30, 255],
[31, 16],
[32, 17],
[33, 18],
[-1, 255]],
"label":[
"road",
"sidewalk",
"building",
"wall",
"fence",
"pole",
"light",
"sign",
"vegetation",
"terrain",
"sky",
"person",
"rider",
"car",
"truck",
"bus",
"train",
"motocycle",
"bicycle"],
"palette":[
[128,64,128],
[244,35,232],
[70,70,70],
[102,102,156],
[190,153,153],
[153,153,153],
[250,170,30],
[220,220,0],
[107,142,35],
[152,251,152],
[70,130,180],
[220,20,60],
[255,0,0],
[0,0,142],
[0,0,70],
[0,60,100],
[0,80,100],
[0,0,230],
[119,11,32],
[0,0,0]],
"mean":[
73.158359210711552,
82.908917542625858,
72.392398761941593],
"std":[
47.675755341814678,
48.494214368814916,
47.736546325441594]
}由于原作者是在CityScapes数据集上进行测试，仅使用了19类数据（而没有使用原有的34类），因此使用到了info.json中的label2train，并进行了一些诸如类名读取的其他操作，各位读者可以不用太在意。
在计算mIoU时，对于一张图像分割结果，输入仅仅需要1. flatten的（一维的）图像分割结果，2. flatten（一维的）图像分割标签，3. 类别数。fast_hist函数首先返回一个形状为 [类别数, 类别数] 的矩阵；然后per_class_iu函数再返回一个长度为类别数的向量，记录了该张图像每个类别的mIoU指标。如核心代码所示，mIoU计算主要使用到了numpy中的bincount函数与diag函数进行了巧妙计算。其中，包含np.bincount函数的fast_hist函数主要将分割结果与标签进行结合，输出就已经包含了分割结果中各类别的分类准确程度；而包含np.diag函数的per_class_iu函数主要进行最终mIoU结果的计算，具体请详见代码注释。
注意事项
- 对于计算mIoU的代码，只有5行核心代码，其余代码主要有关原作者工程中的的数据与标签处理。
- 在读者朋友们计算mIoU指标时，可以随意更改数据读取接口，能完成相应计算功能即可。
欢迎阅读笔者后续博客，各位读者朋友的支持与鼓励是我最大的动力
written by jiong 自天佑之，吉无不利
- A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation ↩︎
- Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation ↩︎
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