使用Dice系数衡量两个标注员对图像标注的可靠性（Python）

最新推荐文章于 2025-03-24 14:30:25 发布
最新推荐文章于 2025-03-24 14:30:25 发布
阅读量187 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 开发语言 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeHeroicX/article/details/132751544
Python 专栏收录该内容
280 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Python衡量两个标注员对图像标注的可靠性。通过计算Dice系数，可以评估标注结果的相似程度，进而确保标注的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用Dice系数衡量两个标注员对图像标注的可靠性（Python）

在图像处理和计算机视觉任务中，标注是一个关键的环节，而标注员之间的一致性和可靠性对于保证标注结果的准确性至关重要。Dice系数是一种常用的评估指标，可以用来衡量两个标注结果的相似程度。本文将介绍如何使用Python计算两个标注员对图像标注的可靠性，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy和OpenCV：

import numpy as np
import cv2

接下来，我们定义一个函数来计算Dice系数：

def dice_coefficient(annotation1, annotation2)
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
python计算两个标注员图像标注的一致性指标：dice、使用dice来衡量同一个图像两个标注员标注的可靠性
data+scenario+science+insight
06-10 396
python计算两个标注员图像标注的一致性指标：dice、使用dice来衡量同一个图像两个标注员标注的可靠性
python计算两个标注员图像标注的一致性指标：hausdorff_95、使用Hausdorff距离来量化图像中不同区域之间的相似度和差异性
data+scenario+science+insight
06-10 466
python计算两个标注员图像标注的一致性指标：hausdorff_95、使用Hausdorff距离来量化图像中不同区域之间的相似度和差异性
利用 python/keras/tensorflow 计算 DICE系数，评估 3D 分割结果，只挑选特定层面
01-06
之前在文章：https://blog.youkuaiyun.com/Sweety_Lin/article/details/104199580 中写的DICE计算程序，是将Nii的整个volume计算在内，现想提取T2中有lesion的特定层面来计算DICE： import nibabel as nib import scipy.io as io import os import numpy as np import tensorflow as tf from keras import backend as K def dice_coefficient(y_true, y_pred, smooth=0.0
python实现Dice系数
微信公众号：码奋
11-02 7315
维基百科，自由的百科全书 跳到导航跳到搜索 Disambig gray.svg 关于与“Dice系数”名称相近或相同的条目，请见“Dice”。 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice[1] 命名，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度： {\displaystyle s={\frac {2|X\cap Y|}{|X|+|Y|}}} {\displayst...
机器学习性能评估指数之Dice系数​
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-24 3097
Dice系数​（Dice Coefficient），也称为Dice相似系数​（Dice Similarity Coefficient, DSC），是衡量两个集合相似度的指标，广泛应用于图像分割任务​（尤其是医学影像）中评估预测结果与真实标签的重叠程度。
Python 实例分割评估 实现Dice, BestDice, FBDice, AbsDiffFGLabels计算
blowfire123的博客
06-28 1790
1、AbsDiffFGLabels: 两张图片的前景label的Dice import numpy as np def AbsDiffFGLabels(inlabel, gtlabel): ''' inLabel: label image to be evaluated. Labels are assumed to be consecutive numbers. gtLabel: ground truth label image. Labels are assumed to
【机器学习】图像语义分割常用指标Dice系数 敏感性 特异性 IOU及python代码实现
Everyday try to become better -Kobe Bryant
09-13 1万+
由于网上给的Dice系数的求解代码基本上都是batch_size=1的，当batch_size>1的时候，就没法用了，因此在这里对网上流行的代码和自己改的代码分别进行总结。这两个指标在医疗领域很常用，而在机器学习领域常用的是Recall和Precision。
计算两个图像的交并比IoU和Dice python
11-16
在Python中，计算两个图像的交并比（Intersection over Union，简称IoU）和Dice系数通常用于目标检测和图像分割任务中的性能评估。这两个指标都是衡量预测区域与实际区域之间的相似度。 **交并比 (IoU)**: 1. 首先...
Python-使用UNet进行图像分割
08-10
在图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它涉及到将一幅图像划分为多个有意义的区域或对象，以便于分析和理解。Python作为一种强大的编程语言，因其丰富的库和易用性，常被用于图像处理任务，包括图像分割。在这...
中文文本分类序列标注支持中文长文本短文本的多类多标签分类任务支持中文命名实体识别词性标注python源码+详细使用说明.zip
05-08
只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注、文本摘要的极简自然语言处理工具包。 支持BERT、ERNIE、ROBERTA、NEZHA、ALBERT、XLNET、ELECTRA、GPT-2、TinyBERT、XLM、T5等预训练...
python实现：图像分割指标的计算
weixin_44883789的博客
03-22 1850
Dice系数和IOU的计算方式略有不同，但它们的主要区别在于Dice系数对预测结果和真实标签的交集和并集的贡献是相等的，而IOU更加关注预测结果与真实标签的交集。其中，TP（True Positive）表示预测为正样本且标签为正样本的像素数量，FP（False Positive）表示预测为正样本但标签为负样本的像素数量，FN（False Negative）表示预测为负样本但标签为正样本的像素数量。Dice系数的取值范围在0到1之间，其值越接近1，表示预测结果与真实标签的重叠度越高，相似度越高。
【Pytorch】 Dice系数与Dice Loss损失函数实现
热门推荐
lynnhgwang的博客
03-31 2万+
由于Dice系数是图像分割中常用的指标，而在Pytoch中没有官方的实现，下面结合网上的教程进行详细实现。 先来看一个我在网上经常看到的一个版本。 def diceCoeff(pred, gt, smooth=1, activation='sigmoid'): r""" computational formula： dice = (2 * (pred ∩ gt)) ...
医学图像分割评估：dice的python构建
小鼠太郎的博客
03-22 6462
2022/3/22 这几天遇到的坎，最开始写dice的时候是网上抄的一段代码 overlap = np.sum((pred==class_index) * (gt==class_index)) dice=np.clip(((2 * overlap) / (np.sum(pred) + np.sum(gt) + 1)), 1e-4, 0.9999) 后来师兄来帮我改了一下，在这里记录下来 首先是计算dice的输入，从网络里输出的predict与ground truth
利用 python/keras/tensorflow 计算 DICE系数，评估 3D 分割结果
Sweety_Lin的博客
02-06 3871
有 200幅 分割图像和其对应的 ground truth，现利用 python 语言计算 DICE 系数，评估分割结果 import nibabel as nib import scipy.io as io import os import numpy as np import tensorflow as tf from keras import backend as K def dic...
图像分割——Dice系数
YYY_77的博客
06-25 1万+
文章目录图像分割——Dice系数Dice定义Dice系数的python实现 图像分割——Dice系数 在预测脑肿瘤或者皮肤病变的mask模型中，我们一般将mask图像中的像素分类成1或0，即如果像素中有mask，我们声明为1，如果像素中没有mask，我们声明为0，这种对图像进行逐像素二进制分类称为“语义分割”。 如果我们试图去识别图像中的许多对象，则称为“实例分割”，实例分割是一种多分类分割。例如，在自动驾驶汽车视野中，物体被分类为汽车、道路、树木、房屋、天空、行人等。 在语义（二进制）分割和实例（多类）分
Matlab图像分割---使用dice相似系数方法进行图像分割精度验证
qq_32809093的博客
11-13 7121
实例1：计算二值分割图像的dice相似系数 实例2：计算多区域分割图像的dice相似系数 本例程的配套完整源码和图片素材下载 描述： similarity= dice(BW1,BW2)计算二进制图像BW1和BW2之间的Sørensen-Dice相似系数(BW为二值图像） similarity= dice(L1,L2)计算标签图像L1和L2中的每个标签的Dice索引(L为标签图像） similarity= dice(C1,C2)计算分类图像C1和C2中的每个类别的D...
python-医学图像分割指标Dice代码实现
m0_65188455的博客
05-08 6647
1.代码效果 输出每张图片的Dice值及所有图片的Dice平均值，且最后生成一张Dice分布图： 以100张图片为例，横坐标是图片序号，纵坐标是每张图片的Dice值。 2.图片格式要求 1.模型生成的标记图片和正确的标记图片要求是严格的二值图片。如下图： 2.图片名称按序为：1.png 2.png 3.png...（图片格式可以在代码里改，如png，jpg等） 3.代码（计算单张图片的Dice值） 代码中white1，black1分别代表正确标记图片的白色像素点数和黑色像素点数，.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值