目标检测、图像分割的常见评价手段有哪些？

V_rand:  rand score  /  rand index

介绍兰德指数的博客有：

（1）https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/60780491

（2）https://blog.csdn.net/sinat_30203515/article/details/82634778

（3）https://laptev.ch/files/arganda_carreras15_frontiers.pdf  这里有最标准和详细的定义

我的理解：评价分割结果好坏的一个参数 。越接近于1，分割结果越好；

Python中，有现成的code可以调用

>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]

>>> metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)  
0.24

 

根据（3）中文献的描述：

 

 

 

V_info:

Pixel Error:

 

 

 ImageJ上好像有可以直接调用的脚本

https://imagej.net/Segmentation_evaluation_after_border_thinning_-_Script