Machine learning 为什么对分割任务使用骰子系数而不是IOU？

我见过有人使用IOU作为检测任务的度量标准，并使用骰子系数作为分割任务。这两个度量在等式方面看起来非常相似，除了骰子给相交部分两倍的权重。如果我是对的，那么

Dice: (2 x (A*B) / (A + B))
IOU : (A * B) / (A + B) 

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有什么特别的原因让我们更喜欢用骰子进行分割，用IOU进行检测吗？

这不完全正确

骰子系数也称为Sørensen–骰子系数和F1分数定义为A和B相交面积的两倍，除以A和B的面积之和：

Dice = 2 |A∩B| / (|A|+|B|) = 2 TP / (2 TP + FP + FN)

TP=真阳性，FP=假阳性，FN=假阴性

联合体上的IOU交叉点，也称为Jaccard索引，定义为交叉点面积除以联合体面积：

Jaccard = |A∩B| / |A∪B| = TP / (TP + FP + FN)

请注意，A和B的面积之和与A和B的并集的面积不同。特别是，如果有100%的重叠，则一个是另一个的两倍。这就是骰子系数中出现两次的原因：它们的定义都是，100%重叠时，值为1，0%重叠时，值为0

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使用哪一种取决于每个领域的个人偏好和习惯。你看到一个在一个领域中被更多地使用，这与机会比其他任何东西都更相关。有人开始使用骰子系数进行分割，其他人也跟着做。有人开始使用借条进行检测，其他人也跟着来。

这并不完全正确

骰子系数也称为Sørensen–骰子系数和F1分数定义为A和B相交面积的两倍，除以A和B的面积之和：

Dice = 2 |A∩B| / (|A|+|B|) = 2 TP / (2 TP + FP + FN)

TP=真阳性，FP=假阳性，FN=假阴性

联合体上的IOU交叉点，也称为Jaccard索引，定义为交叉点面积除以联合体面积：

Jaccard = |A∩B| / |A∪B| = TP / (TP + FP + FN)

请注意，A和B的面积之和与A和B的并集的面积不同。特别是，如果有100%的重叠，则一个是另一个的两倍。这就是骰子系数中出现两次的原因：它们的定义都是，100%重叠时，值为1，0%重叠时，值为0

使用哪一种取决于每个领域的个人偏好和习惯。你看到一个在一个领域中被更多地使用，这与机会比其他任何东西都更相关。有人开始使用骰子系数进行分割，其他人也跟着做。有人开始使用IOU进行检测，其他人也跟着做。

在分段任务中，Dice Coeff Dice loss=1-Dice Coeff用作损失函数，因为它是可微的，而as IOU是不可微的

两者都可以用作评估模型性能的指标，但作为损失函数，仅在分段任务中使用Dice Coeff/loss

，Dice Coeff Dice loss=1-Dice Coeff用作损失函数，因为它在as IoU不可微的情况下是可微的

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两者都可以用作评估模型性能的指标，但作为损失函数，仅使用Dice Coeff/loss

感谢您的澄清。如果有人有更多的观点要补充，我会再等一段时间，然后再接受回答谢谢你的澄清。如果有人有更多的观点要补充，我会再等一段时间，然后再接受答案。这个问题几乎离题了。这似乎不是一个编程问题，而是一个关于机器学习方法的问题。您可能应该将其发布在机器学习或统计的堆栈交换上。这个问题与主题无关。这似乎不是一个编程问题，而是一个关于机器学习方法的问题。您可能应该将其发布在stack exchange上，以便进行机器学习或统计。