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回顾 PPO \[\begin{equation}\begin{aligned}\mathcal{J}_{\text{PPO}}(\theta) &= \mathbb{E}_{(q,a)\sim\mathcal{D}, o_{<t}\sim\pi_{\theta_{\text{old}}}(\cdot|q)} \\ &\left[ \min \left( \frac{\pi_\theta(o_t \mid q, o_{<t})}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(o_t \mid q, o_{<t})} \hat{A}_t, \text{clip}\left(\frac{\pi_\theta(o_t \mid q, o_{<t})}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(o_t \mid q, o_{<t})}, 1-\varepsilon, 1+\varepsilon\right) \hat{A}_t \right) \right]\end{aligned}\tag{1}\end{equation}\] 其中 \((q, a)\) 是 数据集...

PA Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 [公式] 图像中共有k+1（包含背景）类， p_{ii} 表示将第i类分成第 i 类的像素数量(正确分类的像素数量)， p_{ij} 表示将第 i 类分成第 j 类的像素数量(所有像素数量) 因此该比值表示正确分类的像素数量占总像素数量的比例。 优点：简单 缺点：如果图像中大面积是背景，而目标较小，即使将整个图片预测为背景，也会有很高的PA得分，因此该指标不适用于评价以小目标为主的图像分割效果。 MPA Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。 [公式] MIoU Mean Interse...