其实用的评测标准就是mean IoU(Intersection over Union)：
比如拿对鸟的分类看来，label长这样：
你的模型predict出这样
那么你的模型在鸟这个类别上的IoU或者说IU就是这两张图的交并比：
两张图的交集为，你和label都预测为鸟了的部分
两张图的并集为，你预测为鸟的部分加上label预测为鸟的部分减去你们都预测为鸟了的部分。
那么IU为，交集的像素总数 比上 并集的像素总数。
这只是以一张图举例，实际上如果你要验证你的模型在某数据集上对鸟类预测的表现
交集则为，将每张图的交集的像素总数相加
并集则为，将每张图的并集的像素总数相加
IU为，交/并
那么这里你只算出了你的模型在这个数据集中对鸟分类的IU，然后你还要算出对狗啊猫啊的表现
将所有类别的IU相加取平均得出mean IU，为评测语义分割模型的最终标准
另：在计算IU时会借助混淆矩阵confusion_matrix
如对于一个有5个类别的数据集，你对于一张3x3的图片的预测结果为
1 0 1
3 4 3
2 2 2
(数字表示你预测的该像素的类别号)
而label为
4 2 1
3 2 0
1 1 4
则要算mean IU，首先算出它们的混淆矩阵，为
0 0 1 0 0
0 1 0 0 1
0 2 0 0 1
1 0 0 1 0
0 0 1 0 0
第0行第2列的1，表示你将1个实际属于0类的像素预测成了2类
第1行第1列的1，表示你将1个实际属于1类的像素预测成了1类（恭喜你预测对了）
第1行第4列的1，表示你将1个实际属于1类的像素预测成了4类
第2行第1列的2，表示你将2个实际属于2类的像素预测成了1类
第2行第4列的1，表示你将1个实际属于2类的像素预测成了4类
......
对于类0，
省略..看下例..
IU=0/1+1-0=0
对于类1，
交集为你预测为类1，实际也为类1的像素总数（位于第1行和第1列上的值，1）
并集为你预测为类1的像素总数（对第1列求和，3）+实际为类1的像素总数（对第1行求和，2）-你们交集的像素总数（位于第1行和第1列上的值，1）
IU=1/(3+2-1)=0.25
对于类2，
IU=0/(3+2-0)=0
对于类3，
IU=1/(2+1-1)=0.5
对于类4，
IU=0/(1+2-0)=0
meanIU=(0+0.25+0+0.5+0)/5=0.15
（注：上例中，我假设数据集只有那一张图，实际的话混淆矩阵中是累加了数据集中所有图片的情况）