显著性目标检测模型评价指标 之 平均绝对误差(MAE)原理与实现代码
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一、显著性目标检测简介
显著性目标(Salient Object)：
当我们在看一张图片时，注意力首先会落在我们所感兴趣的物体部分。比如我们看到一张画有羊吃草的图像时，我们一般会先注意草坪上的羊，而不是羊的背景，所以我们把该图中的羊就定义为图像的显著性目标。
显著性目标检测(Salient Object Detection)：
即让计算机学会跟人类一样，自动检测并提取输入图像中的显著性目标。
评价指标(Evaluation Metrics)：
显著性目标检测算法常用的评价指标有：平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)，PR曲线(Precision-Recall curves)以及F度量值(F-measure)。
这些度量指标我会依次介绍并编程实现，在本篇博客中，主角是平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)。
二、Mean Absolute Error(MAE) 原理
MAE就是直接计算模型输出的显著性图谱与Ground-truth 之间的平均绝对误差，首先将两者进行二值化，然后用下面的公式进行计算 [1]。
MAE=1W×H∑Wx=1∑Hy=1|S(x,y)G(x,y)|
三、 Matlab代码
function [MAE]=MAE_computating
clc
clear
imnames=dir(path_output);
imnames2=dir(path_Targets);
num=length(imnames);
MAES=zeros(num,1);
for j=1:num
Target=imread(imnames2(j).name);
target=(Target)>0;
Output=imread(imnames(j).name);
output=(Output)>0;
dis=abs(target-output);
MAES(j,1)=mean(mean(mean(dis)));
end
MAE=mean(MAES)
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参考文献
[1]: A. Borji, M.-M. Cheng, H. Jiang, and J. Li. Salient object detection: A benchmark. IEEE TIP, 24(12):5706–5722, 2015. | 
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