用于图像分割评价的骰子系数

骰子系数（Dice Coefficient），也称为F1分数，是一种常用于评估图像分割质量的指标。它通过衡量预测分割结果与实际结果之间的相似度，来评估模型的性能。以下是关于骰子系数的详细介绍：

骰子系数的基础概念

• 定义：Dice系数计算的是两个集合交集与并集的比值，范围在0到1之间，值越接近1表示预测结果和真实标签的吻合度越高。
• 计算公式：Dice = 2 * TP / (FP + FN + 2 * TP)，其中TP表示真正例，FP表示假正例，FN表示假负例。

优势

• 对样本不平衡问题有很好的容忍度。
• 适用于医学图像分割、物体检测等场景。

类型

• 软Dice损失：随着模型的改进而减小，适用于深度学习中的图像分割任务。
• cl-Dice：将传统的Dice系数损失与分割结构的骨架或中心线相结合，提高分割精度。
• Dice曲线：通过绘制Dice曲线来分析模型的性能，选择最佳的阈值得到最优的分割结果。