图像分割Jaccard索引大于Dice系数

Question

我在这里使用unet模型进行细分，但得到的Jaccard索引大于Dice系数，是否有问题或可以吗？有人可以解释吗？

Answer 1

Dice coefficient定义为：

Dice = 2*TP / ( 2*TP + FP + FN )

Jaccard index定义为：

Jaccard = TP / ( TP + FP + FN )

在这些等式中，TP表示真实的正计数（或分数），FP和FN分别表示假的正计数和假的负计数（或分数）。如您所见，在这两种方法中均未考虑真正的负面因素。

TP为0时，两个小节均为0。FP + FN为0时，两个小节均为1。但是，在其他情况下，Dice系数始终大于Jaccard索引。特别地，当TP == FP + FN时，两个小节的差异最大，Dice为2/3，Jaccard为1/2。

下图显示了两个度量，分别为TP与FP + TN。蓝色表面是骰子系数，黄色表面是Jaccard索引。

因此，如果您对Dice和Jaccard度量的计算导致反向关系，则您的计算是错误的。您可能需要仔细检查您的代码。