问题描述：实例分割中mIOU的定义是什么？

问题解答：

mIOU（Mean Intersection over Union）是实例分割任务中常用的性能指标之一，用于评估模型的准确性。mIOU 是每个类别的 Intersection over Union（IOU）的平均值。

在理解 mIOU 之前，先来了解一下 IOU 的计算方式。对于一个类别，IOU 的计算公式如下：

其中：

• Intersection 是模型预测的正类别（例如目标物体）和真实标签的正类别的交集区域的面积。
• Union 是模型预测的正类别和真实标签的正类别的并集区域的面积。

mIOU 是所有类别的 IOU 的平均值，计算方式如下：

其中：

• N 是类别的总数。

mIOU 的取值范围在 0 到 1 之间，值越高表示模型对每个类别的实例分割效果越好。 mIOU 是一个广泛使用的指标，特别适用于多类别实例分割任务，能够综合考虑各个类别的性能。