在图像分割中，Jaccard索引大于Dice系数 - 腾讯云开发者社区

在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。...使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。...使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...不过上面的内容是针对分割二分类的情况，对于多分类的情况和二分类基本相同。 3 二分类代码实现在实现的时候，往往会加上一个smooth，防止分母为0的情况出现。

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图像分割必备知识点 | Dice损失理论+代码

在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。...使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...1 概述 Dice损失和Dice系数（Dice coefficient）是同一个东西，他们的关系是： 1.2 Dice 定义 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice命名，是一种集合相似度度量函数...对于激活的像素，主要是惩罚低置信度的预测，较高值会得到更好的 Dice 系数. 关于计算和，如下： ?...不过上面的内容是针对分割二分类的情况，对于多分类的情况和二分类基本相同。 3 二分类代码实现在实现的时候，往往会加上一个smooth，防止分母为0的情况出现。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

2.1 Dice Loss（DL）首先需要了解Dice系数，它可以衡量两个样本之间重叠程度，与F1-Score等价，与IoU基本相似。表达式为： ? 相当于在IoU的分子分母上分别加了一个 ?...Dice Loss在2016年的V-Net中首次提出，非常适用于类别不平衡问题，本身可以有效抑制类别不平衡引起的问题。...表示子模Jaccard损失的凸闭包，表示它是紧的凸闭包且多项式时间可计算，C表示所有类别， ? 和 ? 表示Jaccard索引和C个类别的向量误差。...总结图像分割（尤其是医学图像）中的一个重要问题是要克服类别不平衡问题，基于重叠度量的方法在克服不平衡方面表现出相当好的性能。...在下一篇总结中，我们总结一下用于医学图像分割任务的新损失函数或上述（修改后的）损失函数。 ?

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【损失函数合集】超详细的语义分割中Loss盘点

交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有一个明显的缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景...虽然在RetinaNet中取是最好的，但是不代表这个参数在我们的分割任务和其他样本上是最好的，我们需要手动调整这个参数，另外Focal Loss在分割任务上似乎是只适合于二分类的情况。...而针对我们的分割任务来说，表示的就是Ground Truth分割图像，而Y代表的就是预测的分割图像。...实际上Dice Loss只是Tversky loss的一种特殊形式而已，我们先来看一下Tversky系数的定义，它是Dice系数和Jaccard系数（就是IOU系数，即）的广义系数，公式为：这里A表示预测值而...当和均为的时候，这个公式就是Dice系数，当和均为的时候，这个公式就是Jaccard系数。

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语义分割多Loss详解(包含SSIM)

如果多个类在图像中的分布不均衡，那么这可能导致训练过程由像素数量多的类所主导，即模型会主要学习数量多的类别样本的特征，并且学习出来的模型会更偏向将像素预测为该类别。...Loss dice loss 是在医疗图像分割模型VNet中提出的，感兴趣的解剖结构仅占据扫描的非常小的区域，从而使学习过程陷入损失函数的局部最小值。...Loss一样仍然存在训练过程不稳定的问题，IOU Loss在分割任务中不常用。...在边缘结构分割以及精细结构分割方面，表现优秀。...BCE损失是二元分类和分割中使用最广泛的损失，作用：pixel-level 是像素的标签；是分割对象的预测概率 SSIM最初设计用于图像质量评估。它可以捕获图像中的结构信息。

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基础积累 | 图像分割损失函数最全面、最详细总结，含代码

在这些应用中，图像分割是至关重要的，分割后的图像除了告诉我们存在某种疾病外，还展示了它到底存在于何处，这为实现自动检测CT扫描中的病变等功能提供基础保障。图像分割可以定义为像素级别的分类任务。...图像由各种像素组成，这些像素组合在一起定义了图像中的不同元素，因此将这些像素分类为一类元素的方法称为语义图像分割。...本文还讨论了确定哪种目标/损失函数在场景中可能有用的条件。除此之外，还提出了一种新的log-cosh dice损失函数用于图像语义分割。...而针对分割任务来说，表示的就是Ground Truth分割图像，而Y代表的就是预测的分割图像。 Dice Loss：此处，在分子和分母中添加1以确保函数在诸如y = 0的极端情况下的确定性。...Tversky系数是Dice系数和 Jaccard 系数的一种推广。当设置α=β=0.5，此时Tversky系数就是Dice系数。而当设置α=β=1时，此时Tversky系数就是Jaccard系数。

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复旦大学提出SemiSAM | 如何使用SAM来增强半监督医学图像分割？这或许是条可行的路！

对于作者框架中的SAM一致性损失，作者设置一个分段加权系数 \lambda_{s}=0.1*e^{-5(t/t_{max})} ，以在早期训练阶段增强SAM的指导作用并减小可能误导的晚期训练阶段。...作者使用分割任务中常用的四个指标进行评估，包括 Dice 相似系数（Dice）、Jaccard 指数（Jaccard）、95% Hausdorff 距离（95HD）和平均表面距离（ASD）。...95HD 和 ASD 较低表示更好的分割性能，而较大的 Dice 和 Jaccard 表示更好的分割结果。...利用SAM作为额外的正则化分支进一步提高了现有半监督方法的性能，在仅使用1，2和4个 Token 案例的情况下， dice 相似系数提高了10.78％，11.29％和8.02％。...作者的工作为在获取 Token 数据困难且昂贵的医学图像分割领域提供了新的见解。作者的研究目前存在一些局限性，需要在未来的工作中解决。

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算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice

公式如下：应用场景曼哈顿距离在以下领域有广泛应用：数据挖掘和机器学习：如在 k 近邻 (KNN) 算法中，用于计算样本之间的距离图像处理：用于图像像素之间的距离计算，如图像匹配和分割机器人路径规划：在路径规划中...公式如下：应用场景雅卡尔指数在以下领域有广泛应用：信息检索：用于评估搜索结果与查询的相关性图像处理：用于比较图像分割结果与真实分割的相似度生态学：用于比较不同物种群落之间的相似度优缺点分析优点：适用于集合数据...公式如下：应用场景Sørensen-Dice 系数在以下领域有广泛应用：信息检索：用于评估搜索结果与查询的相关性图像处理：用于比较图像分割结果与真实分割的相似度生态学：用于比较不同物种群落之间的相似度优缺点分析优点...），Sørensen-Dice 系数可能不准确，需要结合其他方法使用无法处理权重信息：Sørensen-Dice 系数仅考虑集合中元素的存在与否，不考虑元素的权重信息Sørensen-Dice 系数 (...、图像处理、生态学半正矢距离：适用于地理信息系统、导航系统、航空和海洋运输Sørensen-Dice 系数：适用于信息检索、图像处理、生态学核心要点回顾欧氏距离：计算空间中两点间的直线距离，简单易懂余弦相似度

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超越UNet：TP-UNet引入时间Prompt实现高级医学图像分割！

这两个关键组件的组合显著提高了TP-UNet在医学图像分割方面的性能，使得动态图像的分割更加精确和一致。 Temporal Prompt 时间信息在提高模型分割性能中起着关键作用。...Iii-A3 Evaluation metrics 作者使用Jaccard系数和Dice系数来评估模型的性能，这些系数可以通过计算 GT 标注和预测标注之间的相似度来衡量模型的性能。...作者选择了几种常用的医学图像分割模型进行实验比较。作者使用Jaccard系数和Dice系数来评估性能。...如表2所示，作者的方法在肝脏分割任务上取得了最高的Dice和Jaccard分数。与UNet相比，肝脏的Dice分数提高了6.08%，Jaccard分数提高了6.33%。...在LITS 2017数据集上，TP-UNet在Dice分数上比当前最先进的方法提高了9.21%，在肠道类别中实现了9.47%的最大改进。

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数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

例如，在新面孔的预测步骤中，模型根据新捕获的图像计算直方图，将其与保存的直方图（通常存储在 .yaml 文件中）进行比较，然后尝试为其找到最佳匹配。...杰卡德距离 Jaccard 距离与 Jaccard 系数互补，用于衡量数据集之间的差异，计算公式为：下图说明了如何将此公式用于非二进制数据的Jaccard 索引示例。...对于二元属性，Jaccard 相似度使用以下公式计算： Jaccard 索引可用于某些领域，如语义分割、文本挖掘、电子商务和推荐系统。...Sørensen–Dice 系数。与 Jaccard 一样，相似度值的范围从零到一。但是，与 Jaccard 不同的是，这种相异性度量不是度量标准，因为它不满足三角不等式条件。...Sørensen–Dice 用于词典编纂[5]、图像分割[6]和其他应用程序。

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一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）

在这些应用中，图像分割是至关重要的，分割后的图像除了告诉我们存在某种疾病外，还展示了它到底存在于何处，这为实现自动检测CT扫描中的病变等功能提供基础保障。图像分割可以定义为像素级别的分类任务。...图像由各种像素组成，这些像素组合在一起定义了图像中的不同元素，因此将这些像素分类为一类元素的方法称为语义图像分割。...本文还讨论了确定哪种目标/损失函数在场景中可能有用的条件。除此之外，还提出了一种新的log-cosh dice损失函数用于图像语义分割。...而针对分割任务来说，表示的就是Ground Truth分割图像，而Y代表的就是预测的分割图像。 Dice Loss： ? 此处，在分子和分母中添加1以确保函数在诸如y = 0的极端情况下的确定性。...Tversky系数是Dice系数和 Jaccard 系数的一种推广。当设置α=β=0.5，此时Tversky系数就是Dice系数。而当设置α=β=1时，此时Tversky系数就是Jaccard系数。

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基于 CNN 的深度感知 Dice 损失，在全景分割中的应用，全景质量方面再次提高！

作者提出了一种基于CNN的全景分割新方法，该方法在单独的网络分支中处理作为输入的RGB图像和深度图，并以晚期融合的方式融合生成的特征图。...Narita等人（2019）采用一系列RGB图像和相应的深度图作为输入，以体积图的形式估计3D全景分割。首先针对序列的每一帧在2D空间进行全景分割，仅使用一个RGB图像。...相比之下，Seichter等人（2022）同时使用RGB图像和深度图，采用编码器-解码器架构进行2D全景分割。首先，颜色和深度在两个独立的编码器分支中处理。...在训练中，作者使用新的深度感知Dice损失用于 thing 实例。...实际用于训练中的损失是所有小批量图像的损失总和。在图3中可视化了Dice损失和作者提出的深度感知Dice损失，其中圆圈代表实例的真实阳性（TP）像素，三角形对应于FP。

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【他山之石】基于 CNN 的深度感知 Dice 损失，在全景分割中的应用，全景质量方面再次提高！

相比之下，Seichter等人（2022）同时使用RGB图像和深度图，采用编码器-解码器架构进行2D全景分割。首先，颜色和深度在两个独立的编码器分支中处理。...作者这样做是因为在初步实验中，这种变体比早期融合方法表现得更好，在早期融合方法中，深度图只是作为第四个输入波段简单地与呈现给FPN Backbone 的RGB图像连接起来。...Training and Depth-aware Dice Loss thing thing thingthing DDice 其中在图3中可视化了Dice损失和作者提出的深度感知Dice损失，其中圆圈代表实例的真实阳性...在作者的深度感知Dice损失函数中，用于区分不同_事物_实例的是相机与物体之间的距离差异。因此，看起来相似且出现在相似距离的实例仍然存在问题，如图5所示。...一方面，深度与RGB图像一起在单独的网络分支中处理，并将生成的特征图以晚期融合的方式组合。

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机器学习中“距离与相似度”计算汇总

Jaccard系数值越大，样本相似度越高。两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例，称为这两个集合的杰卡德系数，用符号 J(A,B) 表示。...)) 杰卡德距离杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集，被定义为1减去Jaccard相似系数。...([0,1,2,5,6],[0,2,3,5,7,9])) Dice系数 Dice距离用于度量两个集合的相似性，因为可以把字符串理解为一种集合，因此Dice距离也会用于度量字符串的相似性。...此外，Dice系数的一个非常著名的使用即实验性能评测的F1值。Dice系数定义如下： ? 其中分子是A与B的交集数量的两倍，分母为X和Y的长度之和，所以他的范围也在0到1之间。...从公式看，Dice系数和Jaccard非常的类似。Jaccard是在分子和分母上都减去了|A∩B|。 ? 与Jaccard不同的是，相应的差异函数 ?

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数据引力，数据倾斜，数据距离，大数据科学

首先，大数据存储在分布式系统中，因此大数据集的索引结构和查询理论应该基干这样的系统来发展。其次，树状结构在传统的查询优化和索引技术中非常流行，但在大数据集上却不能很好地工作。...要计算Jaccard距离，我们只需从1中减去Jaccard指数：用例 Jaccard索引通常用于使用二进制或二进制数据的应用程序中。...当您拥有一个预测图像片段（例如汽车）的深度学习模型时，可以使用Jaccard索引来计算给定真实标签的预测片段的准确性。同样，它也可以用于文本相似度分析，以衡量文档之间的选词重叠程度。...Srensen-Dice 指数 Srensen-Dice指数与Jaccard指数非常相似，它衡量的是样本集的相似性和多样性。...例如，如果两个集合有一个共同的实体，而总共有5个不同的实体，那么DICE指数将是1/5 = 0.2。用例用例与Jaccard指数相似。您会发现它通常用于图像分割任务或文本相似性分析中。

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如何计算两个字符串之间的文本相似度?

前言 Jaccard 相似度 Sorensen Dice 相似度系数 Levenshtein 汉明距离余弦相似性总结参考文章前言最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了...Jaccard 相似度首先是 Jaccard 相似度系数，下面是它在维基百科上的一个定义及计算公式。...相似度系数与 Jaccard 类似，Dice 系数也是一种计算简单集合之间相似度的一种计算方式。...汉明距离汉明距离是编辑距离中的一个特殊情况，仅用来计算两个等长字符串中不一致的字符个数。因此汉明距离不用考虑添加及删除，只需要对比不同即可，所以实现比较简单。...0 度角的余弦值是 1，而其他任何角度的余弦值都不大于 1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。

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如何计算两个字符串之间的文本相似度?

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K-means算法在图像分割中的应用实例

图片来源于关注者提问，已私发，供参考原图： K-means分割后：附上代码： #include #include using...namespace cv; using namespace std; void Kmeans(Mat& img,Mat& r) { //定义图像分割颜色 Scalar color[]=...labels - 输入/输出整数数组，用于存储每个样本的聚类索引。 criteria - 算法终止标准，即最大迭代次数和/或所需精度。精度被指定为criteria.epsilon。...一旦每个聚类中心在某个迭代上移动的距离小于criteria.epsilon，该算法就会停止。 termcrit - 算法终止标准，即最大迭代次数和/或所需精度。...flags - 可以采用以下值的标志 KMEANS_RANDOM_CENTERS - 在每次尝试中选择随机的初始中心。

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9个数据科学中常见距离度量总结以及优缺点概述

例如，如果两个集合有1个共同的实体，而总共有5个不同的实体，那么Jaccard索引将是1/5 = 0.2。要计算Jaccard距离，我们只需从1中减去Jaccard指数： ?...用例 Jaccard索引通常用于使用二进制或二进制数据的应用程序中。当您拥有一个预测图像片段（例如汽车）的深度学习模型时，可以使用Jaccard索引来计算给定真实标签的预测片段的准确性。...Sørensen-Dice 指数 ? Sørensen-Dice指数与Jaccard指数非常相似，它衡量的是样本集的相似性和多样性。...这个指数在距离度量中很重要，因为它允许更好地使用没有v的度量 DICE指数是一个用于计算样本集的相似性和多样性的度量。它是交集的大小除以样本集的并集的大小。...用例用例与Jaccard指数相似。您会发现它通常用于图像分割任务或文本相似性分析中。注意：比这里提到的9种距离测量更多。

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无需训练，kNN-CLIP 在图像分割中的应用！

1 Introduction 在图像分割领域，圣杯是能够基于文本 Query 准确分割任意概念图像。随着视觉-语言模型（VLMs）如CLIP的迅速发展，这一任务变得更加可行。...作者提出的新方法，kNN-CLIP，通过使用一个检索数据库，该数据库将图像与文本描述相匹配，在单次传递中更新支持集以包含新数据，而无需存储任何先前的图像以供重放，从而避免了重新训练的需要。...因此，在这项工作中，作者利用检索增强以实现持续开放词汇图像理解。面向语义分割的持续学习。与开放词汇语义分割相反，持续学习最初并不打算包含一个极大的词汇空间，而是保持不断扩展词汇空间的能力。...作者的研究扩展了对于kNN-CLIP在无需训练的连续词汇扩展影响的研究，应用到语义分割上，测试其在密集预测任务中的有效性。...对于所有基准测试，作者使用mIoU指标来评估分割性能。结果。作者的方法在表4中的有效性得到了清晰展示，在各个基准测试中均显示出显著的提升。

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使用图像分割，绕不开的Dice损失：Dice损失理论+代码

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数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）

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