Dice系数与Jaccard系数关系

原创 已于 2022-09-05 19:50:33 修改 · 3.5k 阅读 · 9 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-09-05 19:29:01 首次发布
本文探讨了Dice系数和Jaccard指数在医学图像分割中的应用，比较了它们作为损失函数的效果，并揭示两者之间的转换关系。通过实例说明，这两个指标常用于评估模型性能，但选择其中一个即可，因为全对全错时两者等价。作者提供了计算代码，有助于理解与实践。

对于文章论文阅读（12）-优化医学图像分割的Dice 得分和Jaccard 指数: 理论与实践_peacefairy的博客-优快云博客_jaccard和dice

与其在开篇提出的问题与结尾结论：

引出问题：一个损失函数对图像的分割质量有什么影响？

经过试验证明，指标损失函数的优化效果要优于逐像素的交叉熵损失函数，并且指标损失函数类Dice和Jaccard没有统计上的差别。

进一步地讨论与证明Dice系数与Jaccard系数关系，文章内容简单易懂，主要是证明两个问题：

1、Dice与Jaccard可相互转化，对于同一篇论文，使用Dice与Jaccard验证模型好坏是重复的，且可以通过Dice与Jaccard的关系验证论文数据是否造假。

2、同一图像，Dice >= Jaccard。

3、最后简单实现Dice与Jaccard的计算方法。

图像分割常用指标：Dice与Jaccard。

计算公式如下：

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