骰子系数大于1

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keras、deep-learning、image-segmentation

当我在训练UNET时，骰子系数和借条有时会变得大于1和iou > dice，然后在几个批次之后它们又会变得正常。如所示。我将它们定义为： y_true_f = K.flatten(y_true) def iou(y

浏览 94提问于2020-02-06得票数 5

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VNET骰子损失大于1

tensorflow、keras、dice、vnet

掩码，即y_true，是(1,200,150,100,2)阵列。我想最大限度地减少骰子损失，定义为： “”“ def dice_loss_foreground(y_true, y_pred): predicted_per_class=tf.math.reduce_sum(y_pred[:,:,:,:,1]) intersection=tf.math.scalar_mul(2.0,tf.

浏览 31提问于2021-01-12得票数 0

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骰子系数在1以上

tensorflow、keras、unet-neural-network

smooth = 1.dice_coef_loss(y_true, y_pred): intersection = K.sum(K.abs(y_true * y_pred), axis=-1) iou = (inter

浏览 5提问于2019-11-26得票数 2

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在图像分割中，Jaccard索引大于Dice系数

python、image-processing、image-segmentation

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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Keras model.evaluate()和model.predict()之间有什么区别？

machine-learning、neural-network、deep-learning、keras、image-segmentation

我用了model.evaluate()，它给了我骰子系数: 0.916。然而，当我使用model.predict()，然后循环通过计算骰子系数预测图像，骰子系数是0.82。

浏览 7提问于2017-06-10得票数 53

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骰子系数与软骰子系数

machine-learning、deep-learning、metrics、precision-recall、semantic-segmentation

骰子系数和软骰子系数的区别是什么？背景:语义分割

浏览 9提问于2022-06-03得票数 0

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计算900,000个字符串之间的骰子系数的有效方法是什么？

multithreading、string、algorithm

不幸的是，这导致Dice系数算法被使用了大约810,000,000次。public static double diceCoefficient(String s1, String s2) { char x1 = s

浏览 2提问于2012-02-18得票数 8

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一种常用的语义分割损失函数是骰子丢失函数。(见下图)。继续我对它的理解)利用它与神经网络，输出层可以产生标签的软件最大值或概率的乙状结肠。但是，骰子丢失是如何与概率输出一起工作的呢？分子将预测真理和地面真理的每个标签(1或0)相乘。两个像素都需要设置为1，才能位于绿色区域。像0.7这样的概率的结果是什么？分子是否会产生一个浮点数(即地面真值= 1，1和预测值= 0.7，0，分子的“绿色”面积为0.7)？

浏览 0提问于2020-06-09得票数 1

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如何计算火把中的表面骰子-S rensen系数？

python-3.x、pytorch

我想从这个 (第19页)中计算python3 3/py手电筒中的表面骰子-S rensen系数。import torch M1 = M1.view(-1) M2 = M2.view(-1)dividend = 2 * (M1</em

浏览 0提问于2019-06-20得票数 1

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如何使用Python计算多类分割任务的骰子系数？

pytorch、dice、semantic-segmentation

我想知道如何计算多类分割的骰子系数。以下是计算二进制分割任务的骰子系数的脚本。如何遍历每个类并计算每个类的骰子？提前谢谢你 import numpy im2 = numpy.asarray(im2).astype(numpy.bool) if

浏览 58提问于2020-04-29得票数 2

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高精度但不丢失骰子的图像分割算法

python、tensorflow、deep-learning、conv-neural-network、tf.keras

但是为了最佳的过滤器组合，它以很好的精度为BCE绘制了图：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为什么它在输骰子时表现这么差？你还推荐什么其他功能？我的骰子丢失和系数函数： def dice_coeff(y_true，y_pred，smooth=1)：交叉= K.sum(K.abs(y_true * y_pred)，轴= -1)返回(2.*交

浏览 2提问于2020-03-09得票数 2

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为什么对于分割任务，骰子系数而不是IOU？

machine-learning、deep-learning、computer-vision、metrics

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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损失以最小化两个集合/集合的重叠

tensorflow、machine-learning、pytorch、loss-function、loss

我想知道是否有损失函数可以衡量两个集合/集合的重叠(顺序无关紧要)。例如，原始事实是一个集合a，b，c，我的模型预测是一个集合b，e，f，重叠是b。我的目标是最大化我的预测的重叠。我们是否有一个损失函数可以测量重叠的大小，我可以最小化(负)度量，作为结果，我可以最大化重叠。(我知道一个解决方案可能遵循REIFORCE学习，将重叠视为每个数据样本的奖励，并使用奖励来加权损失，但我们是否有另一个解决方案)谢谢。

浏览 2提问于2018-07-10得票数 0

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用于图像分割评价的骰子系数

python、image-segmentation、dice、coefficients、semantic-segmentation

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。def my_dice(img1,img2): union = np.logical_or(img1, img2)为了清楚起见，我对图像进行了语义分割，其

浏览 41提问于2021-04-13得票数 1

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如何计算多类骰子系数进行多类图像分割？

python、image-processing、machine-learning、deep-learning、image-segmentation

我正在尝试训练一个用于多类分割的网络，我想使用骰子系数(参见)作为损失函数，而不是交叉熵。有人有什么建议吗？

浏览 2提问于2017-11-02得票数 2

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C#掷骰子方法

第一个方法抛出四个骰子并返回骰子总和。第二种方法估计总和，如果总和大于20，则打印“优秀”；如果总和大于12或总和小于或等于20，则打印“良好”；如果总和小于或等于12，则打印“差”。骰子是通过写行来掷的。int throwingdice = ran.nextInt(1,7); 我试了很多次，但都不起作用，有什么想法吗？

浏览 1提问于2011-12-08得票数 0

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无法为图像分割keras创建数据集

python、tensorflow、keras、conv-neural-network、image-segmentation

但是，当我将这些数据拟合到模型中时，无论我增加了多少个时期，我都无法获得大于1的精度。我还尝试了骰子系数和损失函数。他们也给出了大于1的值。我想知道问题是在训练数据创建中还是在模型中。tqdm(os.listdir(train_data)): img=cv2.imread(path,-1)return train_images training_images=training

浏览 3提问于2018-12-09得票数 0

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加速C/ Rcpp中骰子系数的计算

c++、performance、r、algorithm、rcpp

我需要计算一个相似性度量，称为R中二进制向量的大矩阵(600,000 x 500)的骰子系数。为了提高速度，我使用C/ Rcpp。骰子系数是相似性/相异度的简单度量(取决于您如何使用它)。它旨在比较不对称的二进制向量，这意味着其中一个组合(通常是0-0)并不重要，并且一致(1-1对)比不一致(1-0或0-1对)具有更多的权重。想象一下下面的列联表：1 a b 0 c

浏览 0提问于2013-06-05得票数 6

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Keras:使用骰子系数损失函数，val损失没有改善

python、tensorflow、keras、deep-learning

问题我做了什么for i in range(len(y)): one_hot_y[i] = one_hot[:,:,1:,name='U-net') conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation

浏览 4提问于2021-11-08得票数 2

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概率:如果你有n个骰子，每个骰子有m张面子，那么没有获胜的方法。

algorithm、math、probability

你可以掷出n个骰子，每个骰子的面数是m。你掷出所有的n个骰子，并记下每个骰子掷出的所有掷出次数的总和。如果你得到>= x的和，你就赢了，否则你就输了。找出你获胜的概率。我想生成1到m(大小为n)的所有组合，并且只计算那些和大于x的组合。总路径数为m^n有没有更好的方法？

浏览 0提问于2013-01-06得票数 4

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