图像实例分割模型 Unet 用Tensorflow 已经训练完毕了，现在就剩下了验证。源代码里面提供了数据验证的部分，不明白各个指标量的意义。按照 Unet 的分割算法，应该是一部分数据集分作了训练集，一部分分作了验证集。然后验证集数据和 预测数据之间的对比 结果就是 验证的部分。
任务一 讨论一下 数据验证 里面的IoU 参数 TP FP FN 的意义是什么呢？
任务二，如果数据验证不能 使用，对比 标记数据的mask 和分割图像的mask。
任务三，统计每张图的实例分割 物体的大小和 数量，以及占比 做成直方图
任务到期关闭
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