我在这里使用unet模型进行分割，我得到的Jaccard指数大于Dice系数，有什么问题吗？有人能解释这一点吗？
浏览 82提问于2019-12-26得票数 1
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我见过人们使用IOU作为detection任务的度量标准，使用Dice Coeff作为segmentation任务的度量标准。这两个指标在等式方面看起来非常相似，只是骰子给了相交部分两倍的权重。如果我是对的，那么IOU : (A * B) / (A + B)
选择骰子进行分割和使用IOU进行检测有什么特殊的原因吗？
浏览 151提问于2020-02-18得票数 2
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我正在尝试用Dice的系数或Jaccard的系数来优化我的网络。我的问题是图像分割问题，因此我的输出是形状的张量(1,256,256，11)。为了计算我的输出和我拍摄的真实图像的交集它返回一个"int“的数据类型，tensorflow优化器(特别是AdamOptimizer)似乎不接受这个类型
浏览 0提问于2017-03-21得票数 3
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我目前正在MATLAB上实现图像分割。我有两个实现。
该图像被分割成两个以上的区域-假设3个分割区域或4个。我试图通过使用骰子系数或Jaccard来计算分割图像与地面真相(人工分割图像)之间的相似性度量。对于分割成两个区域的图像，这是很好的。这是由以下代码实现的。然而，我还没有找到一种方
浏览 2提问于2013-11-12得票数 5
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我用这个命令(original_image，1)分割了图像，得到了原始图像的轮廓，然后用这个代码计算了matlab中的jaccard索引。我是matlab的新手，请帮助me.Here是我使用的代码 jaccardIdx = sum(inter_image(:))/sum(union_image
浏览 1提问于2016-05-09得票数 0
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高精度但不丢失骰子的图像分割算法
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我在Tensorflow /Keras上使用U-Net架构进行图像分割，但我是深度学习的新手。->每组中有20%的阳性例子和80%的阴性示例定制函数的绘图，Dice_Loss by Dice_Coeff：一些由测试图像训练的最佳模型生成的图像：问题是，当我改变骰子丢失和系数，没有好的预测，我们看到的图像图，现在它不
浏览 2提问于2020-03-09得票数 2
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我在做医学图像分割。我有两堂课。0级为背景，1级为病变。由于数据集高度不平衡，我使用损失函数作为(1 -加权骰子系数)和度量函数作为骰子系数。我已经将数据集从0-255规范化为0-1。在训练UNet++模型时，我的损失函数随着时间的推移而减小，但我的度量保持不变。我无法理解为什么公制是不变的，因为损失正在按预期减少？另外，我无法理解，当骰子系数返回0到1之间的值时，为什么损失大于1？def dice_loss(y_true, y_
浏览 0提问于2019-01-18得票数 11
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具有优势类的语义分割
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我正在训练一个由三个类组成的语义切分模型(用背景计数)。背景是最主要的类，问题是模型预测每个像素作为背景。我目前正在使用交叉熵损失函数。
浏览 3提问于2020-09-23得票数 0
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在Java中，如何找到具有不同长度的两个向量之间的相似性度量。考虑到我们V1 = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
我寻找的是Jaccard系数或S rensen-Dice系数以外的相似性度量。
浏览 1提问于2014-02-10得票数 1
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用于图像分割评价的骰子系数
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我正在尝试实现骰子系数，这样我就可以将分割图像与地面真实图像进行比较。然而，骰子系数的输出似乎不正确，因为分割后的图像与地面真实图像的相似度约为80%。骰子系数的输出为0.13。应该在0.8左右。dice = (2*np.sum(intersection))/(np.sum(union)+np.sum(intersection))
return dice 我认为结果很奇怪，因为它是非二进
浏览 41提问于2021-04-13得票数 1
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骰子系数在1以上
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我正在使用UNET从图像中分割人。我正在使用进行同样的操作。以下是我用tensorflow训练模型时损失的定义。 y_true_f = K.flatten(y_true) metrics=[<
浏览 5提问于2019-11-26得票数 2
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多类语义分割模型评价
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我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！
浏览 14提问于2020-06-19得票数 3
我最近在血液样本图像上实现了一个寄生虫分割的RESUNET。这个模型在本文中描述，这里是代码。分割输出是二值图像。我用加权的二进制交叉熵损失来训练模型，由于我的图像中存在类的不平衡，因此赋予了寄生虫类更多的权重。最后一个输出层具有sigmoid激活。训练dice_coeff：.68
浏览 0提问于2019-10-18得票数 1
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我试着用3D uNet网络分割3D卷。我已经到了一个使用CrossEntropy和BCE获得非常好的验证损失的阶段。样本的深度为32，我已经输出了每一个z平面作为一幅图像。以下是目标：以及预测的产出：所有的样本都是这样的，其中没有一个能准确地代表目标和报告的损失。所以我问我的损失是错的吗？
浏览 0提问于2018-11-29得票数 1
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我正在尝试使用以下自定义丢失函数和度量来训练UNet，以便在keras中进行图像分割： ''' y_pred -- the predicted mask of an rgb image
Returns: dice_coeff-- a negation of the dice coe
浏览 0提问于2019-08-10得票数 0
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在二维语义分割任务中。我想在一个定制的Keras损失函数中计算每个类别的平均骰子系数。 avg_dice += dice_one_classreturn avg_dice /
浏览 1提问于2018-09-10得票数 1
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U型网图像分割的骰子系数不增加
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我试图修改指南以适应我的数据集，方法是将8位img掩码值标记为1和2，就像牛津宠物数据集一样，在类Generator(keras.utils.Sequence)中将减去0和1，.The输入图像是RGB-图像。我试过的
我不知道为什么，但我的骰子系数一点也没有增加。我试图降低学习率，并将优化器改为SGD/RMSProp，将数据规范化，考虑到不平衡的标签，但结果非常奇怪。- jaccard_distance_loss: 50.0257 - val_loss: 0.6396 - val_accurac
浏览 2提问于2021-04-09得票数 0
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我正在试图找出两个文档之间的jaccard相似性。但是，我很难理解sklearn.metrics.jaccard_similarity_score()函数是如何在scene.As后面工作的，因为我理解了docs/ docs中术语的合并的Jaccard's考虑下面的示例:我对这两个文档的DTM是： [2, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]], dtype=int64)
在漏斗上面给我jacca
浏览 7提问于2017-07-27得票数 2
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通常，SciKit在'accuracy'上进行优化，但是我的网络运行图像分割优化Jaccard索引。因此，我需要使用make_scorer为网格搜索定义自己的评分对象，如这里解释的和。下面的代码部分显示了我的实现，但是我在model.compile(optimizer=optimizer, loss=eval_loss, metrics=(['eval_func'])中遇到了一个错误默认情况下是'accuracy
浏览 2提问于2016-11-13得票数 3
在python中，有没有一种有效的方法来计算普通邻居(CC)和优先连接(PA)的矩阵得分？我正在使用图形来计算其他方法的得分矩阵，比如贾卡德系数(Graph.similarity_jaccard())，骰子(Graph.similarity_dice)和adamic/adar (Graph.similarity_inverse_log_weightedCommon neighbors score between nodes i and j in a graph g
len(g.neighbors
浏览 2提问于2011-07-09得票数 6
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