图像分割评价指标-dicecoefficient
⼀、Dice介绍
dice coefficient是⽤于评估两个样本的相似性的统计量，本质上是衡量两个样本的重叠部分。
公式：
|x|、|Y|分别表⽰每个集合中元素数。其中，分⼦中的系数 2，是因为分母存在重复计算 X 和 Y 之间的共同元素的原因。
edition是什么意思
dice loss⽐较适⽤于样本极度不均的情况，⼀般的情况下，使⽤ dice loss 会对反向传播造成不利的影响，容易使训练变得不稳定。可以⽤如下公式，使Dice作为损失函数来使⽤：undertake
soft dice loss=1-DSC
⼆、Dice的计算
import keras.backend as K
∣X∣∩∣Y∣常见计算⽅法：ange venus
X= K.flatten(y_true)
Y = K.flatten(y_pred)
interction = K.sum(X * Y)dpd
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∣X∣、∣Y∣常见计算⽅法:
K.sum(X)
agree
K.sum(Y)
Dice:
def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1e-3):
y_true_f = K.flatten(y_true)
y_pred_f = K.flatten(y_pred)
同义词典
interction = K.sum(y_true_f * y_pred_f)ospirit
an((2. * interction + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth))interest是什么意思
其中smooth⽬的：防⽌分母为0
