Semantic Segmentation：Jaccard index

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#算法 #机器学习 #人工智能

Jaccard Index用于衡量集合间的相似性，常用于图像检测的相似度测量。其定义为交集除以并集，值域为[0,1]。Jaccard Distance则计算集合对称差，体现不相似度。在二元性问题中，Jaccard Index可区分对称和非对称情况，适用于医学研究等场景。此外，它也可应用于遗传算法的二进制基因变换。

Jaccard Index(雅卡尔指数)

作用：定义两个样本集之间的相似性和多样性，又称Jaccard 相似系数

 

定义：

 0\leq J(A,B)\leq 1 ；当A，B交集为空的时候，值为1。

Jaccard distance(雅卡尔距离)

作用：计算两个集合之间的对称差，计算两集合间的不相似度

定义：

       

通过上述描述可以发现，我们可以通过雅卡尔距离对n*n维矩阵进行相似性检测，于是我们便可以将Jaccard index作为图像对象检测的相似性度量!

非对称二元性与对称二元性

二元性：只有两个类别和状态，通常用0与1进行表示

对称二元性：00与11两种所对应的权重大小相等，就如同男男，女女一样，男女平等，拒绝打拳！！！

非对称二元性：00与11两种所对应的权重大小并不相等，我们通常认为其中一种比另一种更加有意义，就打比方0代表没有癌症，1代表有癌症，对于医学研究来说，11肯定是比00更加具有价值的

M11,M01,M00,M10即为 A，B两集合取0与1的情况

∴  

 

     从此也可以看出，Jaccard Index 也可以用于衡量，二进制组合间的相似度，我觉得甚至可以用于遗传算法中二进制基因变换中，当然这只是一种猜想!

 

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