- Pixel acc：比较预测label和实际label像素间误差對于位置的偏移十分敏感，小的偏移都会产生大量的像素误差
- IOU: 交并比，DetectionResult与Ground Truth的交集比上它们的并集只是从单个像素点本身去考虑该点的預测是否与label重合，而没有从全局去考虑预测的整体形状是否与label结果形状吻合
- 分别统计分类模型中归错，归对类的观测值的个数然后把結果放在一个表里展示出来。
- 矩阵对角线上的数字为当前类别预测正确的类别数目；非对角线数字，预测都是错误的！
- 矩阵每一行数字求和的值其含义：真实值中，真实情况下属于该行对应类别的数目！
- 矩阵每一列数字求和的值其含义：预测值中，预测为该列对应类別的数目！
- PA：像素准确率预测类别正确的像素数占总像素数的比例
- CPA：类别像素准确率，模型对类别 i 的预测值有很多其中有对有错，预測对的值占预测总值的比例
- MPA：类别平均像素准确率分别计算每个类被正确分类像素数的比例CPA，然后累加求平均
- IoU：交并比模型对某一类別预测结果和真实值的交集与并集的比值
- MIoU：平均交并比，模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值求和再平均的结果
A代表嫃实值(ground truth)，B代表预测样本（prediction）预测值和真实值的关系如下：
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预测正确，真正例模型预测为正例，实际是正例（模型预测为类别1实际是類别1） 预测错误，假正例模型预测为正例，实际是反例 （模型预测为类别1实际是类别2） 预测错误，假反例模型预测为反例，实际是囸例 （模型预测为类别2实际是类别1） 预测正确，真反例模型预测为反例，实际是反例 （模型预测为类别2实际是类别2）
