怎么理解图像识别里的dice系数?

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怎么理解图像识别里的dice系数?越接近1越相似吗?模型效果越好吗?

 

nzsfw   2019-10-18 13:16



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图像分割,目标检测中比较常用到dice coefficient。它的取值范围是0到1,越接近1说明模型越好。

dice coefficient是像素级别的,真实的目标出现在某片区域A,你的模型预测的目标区域为B,那么dice coefficient就等于

$$\frac{2\times \text{A和B重叠区域的像素个数}}{\phantom{1234}\text{A的像素个数}+\text{B的像素个数}\phantom{1234}}$$

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简Cheng   2019-10-31 00:34

谢谢 - nzsfw   2019-11-17 11:52
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假设蓝色是模型预测的区域,红色是ground truth,dice系数就可以表示为下图中右边的公式

左边的公式表示的是IoU,也就是Jaccard系数,也是在图像中比较常用

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kym1990   2019-11-07 04:00

谢谢 - nzsfw   2019-11-17 11:52


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