图像分割 dice overlap jaccard Intersection over union区别

最新推荐文章于 2025-06-14 11:58:48 发布
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1 介绍

在这里插入图片描述

true positive / (true positive + false positive + false negative)

值的范围也是0到1，所以与jaccard系数的区别是什么？

事实上，iou就是jaccard？
下面提供了计算的方式
https://stackoverflow.com/questions/48260415/pytorch-how-to-compute-iou-jaccard-index-for-semantic-segmentation

kaggle评判规则解读
https://www.kaggle.com/pestipeti/explanation-of-scoring-metric

  • 总体意思
    不同iou阈值下的精度，例如iou=0.5时，满足这个iou>=0.5的，就代表被找到了，然后可以算出一个精度，这样，每一个iou的大小都大于0.9了，就代表iout=0.9是精度为1了，还是比较难达到的，所以可以看出这个mean iou还是可以衡量平均水平的，

参考：

https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
https://en.wikipedia.org/wiki/Overlap_coefficient
https://en.wikipedia.org/wiki/Sørensen–Dice_coefficient
https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index

讨论如何使用 CNN 进行图像分割（面试题200合集，中高频、实用）
qq_38334677的博客
05-08 725
将图像中的每个像素都划分到某个对象类别。例如，将图像中的所有“汽车”像素标记为“汽车”，所有“道路”像素标记为“道路”，不区分同一类别的不同实例。在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。例如，图像中有三辆车，实例分割会为每辆车生成一个独立的分割掩码。结合了语义分割和实例分割，为图像中的每个像素分配一个语义标签和一个实例ID。对于可数物体（如人、车），它会进行实例分割；对于不可数背景（如天空、草地），它会进行语义分割。
【理论+实践】史上最全-论文中常用的图像分割评价指标-附完整代码_分割指标hd95 aorta
2401_84182020的博客
04-27 977
“”" pa = ((s == g).sum()) / g.size return pa g = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]) s = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]) pa = binary_pa(s, g) IOU evaluation def binary_iou(s, g): assert (len(s.shape) == len(g.shape)) # 两者相乘值为1的部分为交集 intersecion = n
OpenCV2学习笔记（四）：两种图像分割方法比较
liyuefeilong的专栏
02-23 2万+
此次研究两种图像分割法，分别是基于形态学的分水岭算法和基于图割理论的GrabCut算法。OpenCV均提供了两张算法或其变种。鉴于研究所需，记录一些知识点，开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。
Jaccard index - Intersection over Union - Jaccard similarity coefficient - IoU - 交并比 (六)
程永强
07-12 1811
Jaccard index - Intersection over Union - Jaccardsimilarity coefficient - IoU - 交并比 (六) The Jaccard index, also known asIntersection over Union and the Jaccard similarity coefficient (originallycoine...
语义分割中常用的损失函数
m0_53157173的博客
06-14 706
本文介绍了语义分割任务中常用的损失函数，重点分析了Dice Loss和BCE-Dice Loss的原理、特点及实现。Dice Loss基于Dice系数，对类别不平衡不敏感，适合小目标分割；BCE-Dice Loss结合了二元交叉熵（关注逐点分类）和Dice Loss（关注区域匹配）的优势，既能提升边缘识别精度，又能缓解类别不平衡问题。文章还提供了两种损失函数的PyTorch实现代码，包括平滑项处理等细节。这两种损失函数在医学图像分割等存在严重类别不平衡的场景中表现优异。
图像分割结果相似度度量Jaccard co-efficient(JC)：该函数计算分割图像和地面实况图像之间的相似度。-matlab开发
05-30
此函数使用 Jaccard 系数 (JC) 计算两个图像之间的相似性度量。
河南理工大学计算机学院杨合超,几种图像分割技术的比较
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07-03 557
几种图像分割技术的比较,包括现在技术界得大多数的分割算法了,特别是毕业设计必不可少的东东。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and TechnologyVol.5 No.9, March 2009电脑知识与技术几种图像分割技术的比较杨合超1 , 周雪梅2(1. 河南理工大学 计算机科学与技术学院，河南 焦作 454000 ; 2. 河南理工大学，河南 焦作 ...
IOU（Jaccard系数）概念及实现
终曲
10-06 6509
Jaccard Index（IoU，重叠程度）   Jaccard Index（Jaccard 系数） 或称作 Jaccard Overlap（Jaccard重叠） 或称作 Intersection-over-Union（IoU，交并比），测量了两个框的重叠程度，这个指标可以反映预测框与真实框的接近程度，在计算loss和进行NMS（非极大抑制）时会用到。如下图所示。   显然，Jaccard系数的取值在 [0,1][0, 1][0,1] 之间，取值为0时，说明两个框的交集为0，也就是两个框没有重叠；取值为
import pandas as pd import numpy as np from itertools import combinations def jaccard_similarity(set1, set2): """计算Jaccard相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) union = len(set1 | set2) return intersection / union if union != 0 else 0 def dice_similarity(set1, set2): """计算Dice相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) return (2 * intersection) / (len(set1) + len(set2)) if (len(set1) + len(set2)) != 0 else 0 def overlap_similarity(set1, set2): """计算重叠相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) min_size = min(len(set1), len(set2)) return intersection / min_size if min_size != 0 else 0 # 读取Excel文件 file_path = "sets_data.xlsx" # 替换为你的文件路径 df = pd.read_excel(file_path) # 检查数据格式并转换为集合 if not df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float, bool))).all().all(): # 非二进制格式：每个单元格包含元素列表 sets = {col: set(df[col].dropna().astype(str).sum().split(';')) for col in df.columns} else: # 二进制格式：每行代表一个元素 sets = {} for col in df.columns: if df[col].dtype in [int, float, bool]: sets[col] = set(df.index[df[col].astype(bool)]) # 计算所有集合对的相似度 set_names = list(sets.keys()) similarity_matrix = pd.DataFrame( np.zeros((len(set_names), len(set_names))), index=set_names, columns=set_names ) for (name1, set1), (name2, set2) in combinations(sets.items(), 2): jaccard = jaccard_similarity(set1, set2) dice = dice_similarity(set1, set2) overlap = overlap_similarity(set1, set2) # 存储结果（矩阵对称） similarity_matrix.loc[name1, name2] = jaccard similarity_matrix.loc[name2, name1] = jaccard # 添加对角线（相同集合相似度为1） np.fill_diagonal(similarity_matrix.values, 1) # 保存结果 output_path = "similarity_matrix.xlsx" similarity_matrix.to_excel(output_path) print(f"相似度矩阵已保存至: {output_path}") # 打印示例结果 print("\n相似度矩阵示例:") print(similarity_matrix.head()) 上述代码获得的相似度系数要么为1要么为0，这是不正确的，请分析改正
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07-01
下面我们分别给出三种系数的正确实现（基于集合，不考虑元素重复）：1.Jaccard相似度：```pythondef jaccard_similarity(a, b):# a, b是集合intersection= len(a &b)union= len(a |b)ifunion ==0:return0#避免除零...
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本文综述了图像处理领域的关键技术，从图像处理算法概述开始，详细探讨了边缘检测技术和图像分割基础及其高级方法。通过分析常用的边缘检测算法如Sobel算子和Canny边缘检测，以及图像分割技术，如基于阈值的分割和...
分割和检测任务在医学影像领域的评估指标
qq_34869928的博客
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分割和检测的预测结果其实就是个与输入图像大小一致掩码（mask），用于表示每个像素所属类别。 1. DICE score 既能用于评估分割，也能用于评估检测，因为某种程度上，分割的精确度与检测相关。 DICE score属于F1 score，是精确率和召回率的调和平均数。这个分数基本上是像素级的检测得分。当应用于二元分割任务时，它会评估预测值A和真实值B之间的重叠程度...
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图像分割评测指标，dice，voe,ASD,RVD等，适用于2d分割图像或者3d图像分割
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平均交并比（IoU，Intersection over Union）和 Dice 系数都是用于评估图像分割或物体检测任务性能的常用指标。平均交并比是一种用于度量分割任务准确性的指标。它是通过测量模型预测的分割结果与实际标记的重叠程度来计算的。具体计算公式为：IoU = (交集区域的面积) / (并集区域的面积)IoU的取值范围是0到1，表示预测分割与实际标记的重叠程度。一个高IoU值通常表示模型预测的分割结果与真实分割结果相匹配，而较低的IoU值表示预测与真实结果之间的差异较大。
Generalised Dice Overlap as a Deep Learning Loss Function for Highly Unbalanced Segmentations
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05-13 1947
一.摘要： 1.问题：无论是2D还是3D分割都会出现数据不平衡的问题 为了解决这个问题，提出了加权交叉熵损失，灵敏度损失,和dice损失 2.我们做了什么？ 调查了不同损失函数对不平衡标签下，学习率不同的灵敏度 3.我们的成果？ 提出Generalised Dice overlap,对于类不平衡系数 二.介绍： 概述：对于病理图像中，只有一小部分代表病变区域，所以会产生...
常见指标 Iou,dice,accuracy,recall,sensitivity,precision,F1-score,specificity 图解以及计算代码
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医学图像分割常见评价指标(单目标)——包含源码讲解和指标缺陷
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2023年6月1号新增Accuracy指标，强调了其和Precisio指标的区别 就是预测的区域中真正是目标区域的面积占据总目标区域的比例，1最好，0最拉；
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图像分割结果的评估---DICE参数
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GlassySky的博客
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GT（ground truth）图像:我理解的就是含有理论分割结果的图像，用来和结果图像进行比较的参照图像。那么GT图像怎么来，一般通过专家手工勾画出来，得到理论值。当然为避免偶然性，你可以选择多个专家，得到多个GT分割结果，取各项评估参数的平均值。 分割精度：个人理解就是分割准确的面积占GT图像中真实面积的百分比。找了半天找了这么个公式（如下）。   不难理解，其中Rs表示专家手工勾画...
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在图像分割领域，Dice系数与Jaccard指数类似，用于衡量分割算法产生的前景像素（通常是对象）与真实前景像素的一致性。Dice系数的定义如下： \[ Dice(A, B) = \frac{2 \cdot |A \cap B|}{|A| + |B|} \] 与Jaccard...
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