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?
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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
$$\frac{2\times \text{A和B重叠区域的像素个数}}{\phantom{1234}\text{A的像素个数}+\text{B的像素个数}\phantom{1234}}$$
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经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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