样例：语义分割指标计算：GA,OA,mAcc,mIoU,IoU

举个例子，假设得到混淆矩阵如下：
$\left[\begin{array}{cccccccc}& & & 真实标签& 真实标签& 真实标签& 真实标签& 真实标签\\ & & & 0& 1& 2& 3& 4\\ & & & & & & & \\ 预测标签& 0& & 16& 0& 1& 1& 4\\ 预测标签& 1& & 3& 22& 0& 0& 2\\ 预测标签& 2& & 0& 5& 18& 0& 1\\ 预测标签& 3& & 0& 0& 0& 15& 1\\ 预测标签& 4& & 1& 0& 1& 1& 31\end{array}\right]$

Global Accuracy (Overall Accuracy, OA) = $\frac{16+22+18+15+31}{(16+0+1+1+4)+(3+22+0+0+2)+(0+5+18+0+1)+(0+0+0+15+1)+(1+0+1+1+31)}$，即：对角元素和 除 所有元素和。

Class 0 Accuracy = $\frac{16}{16+3+0+0+1}$，即：每一类预测正确的数量 除 此类本有的样本总数量

Class 1 Accuracy = $\frac{22}{0+22+5+0+0}$

Class 2 Accuracy = $\frac{18}{1+0+18+0+1}$

Class 3 Accuracy = $\frac{15}{1+0+0+15+1}$

Class 4 Accuracy = $\frac{31}{4+2+1+1+31}$

Mean Accuracy (mAcc) = $\frac{1}{5}$*(Class 0 Accuracy+Class 1 Accuracy+Class 2 Accuracy+Class 3 Accuracy+Class 4 Accuracy)，即：所有类的Acc的平均值。

Class 0 IoU = $\frac{16}{(16+0+1+1+4)+(16+3+0+0+1)-16}$，即：每一类预测正确的数量 除 （预测属于此类的样本数量+此类本有的样本总数量-此类预测正确的数量）。ps：因为多加了一次预测正确的数量

Class 1 IoU = $\frac{22}{(3+22+0+0+2)+(0+22+5+0+0)-22}$

Class 2 IoU = $\frac{18}{(0+5+18+0+1)+(1+0+18+0+1)-18}$

Class 3 IoU = $\frac{15}{(0+0+0+15+1)+(1+0+0+15+1)-15}$

Class 4 IoU = $\frac{31}{(1+0+1+1+31)+(4+2+1+1+31)-31}$

Mean IoU (mIoU) = $\frac{1}{5}$*(Class 0 IoU+Class 1 IoU+Class 2 IoU+Class 3 IoU+Class 4 IoU)，即：所有类的IoU的平均值

这篇写的更详细：【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现

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