📊 基础定义

• TP：真正例 (True Positive)

• FP：假正例 (False Positive)

• FN：假负例 (False Negative)

• TN：真负例 (True Negative)

📈 核心指标公式

1. 准确率 (Accuracy)

2. 精确率 (Precision)

3. 召回率 (Recall) / 敏感度 (Sensitivity)

4. 特异度 (Specificity)

5. F1分数 (F1-Score)

6. 交并比 (IoU, Jaccard Index)

IoU（Intersection over Union）

IoU = |预测 ∩ 真实| / |预测 ∪ 真实| = TP / (TP + FP + FN)

区域重叠的精确度

• 高IoU（>0.8）：边界对齐很好，区域匹配准确

• 低IoU（<0.5）：要么漏检，要么多检，要么定位不准

收获1：语义分割的关键指标F1,IOU

收获2：使用TensorBoard实时观测训练情况和参数

小提示： 如果您进行了多次实验（例如修改参数

后重新训练），建议每次修改 save_dir 或者在 tb 下建立子文件夹（如 tb/exp1, tb/exp2），这样可以在 TensorBoard 中同时对比多次实验的曲线。