[Maschinelles Lernen] Gemeinsame Indikatoren für die semantische Bildsegmentierung – HD95

Im Allgemeinen werden Würfel verwendet, um den Grad der Überlappung von Regionen zu messen, und 95 % HD (Hausdorff-Distanz) werden verwendet, um den Grad der Überlappung von Grenzen zu messen. Der Grund, warum 95 % genommen werden, liegt darin, dass 5 % der Ausreißer gefiltert werden sollen aus. Obwohl es zwei Indikatoren gibt, ist 95hd tatsächlich oft kein Papier für die aktive Optimierung . Wenn der Würfel klein ist, ist 95HD im Allgemeinen klein, daher verwenden die meisten Menschen den Würfelverlust als Verlust des Gradientenabfalls.

DSC (Dice Similarity Coefficient) wird verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen zwei Sätzen zu messen, und der Wertebereich beträgt [0,1]. Je größer der Wert, desto ähnlicher sind die beiden Sätze. Es wird häufig zur Berechnung der Ähnlichkeit geschlossener Regionen verwendet.
Der HD-Hausdorff-Abstand berechnet den Abstand zwischen zwei Sätzen. Je kleiner der Wert, desto höher ist die Ähnlichkeit zwischen den beiden Sätzen.

Hausdorff_95 (95 % HD) Prinzip

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95 % HD entspricht maximal HD. Sie basiert jedoch auf der Berechnung des 95. Perzentils der Abstände zwischen Grenzpunkten in X und Y. Der Zweck der Verwendung dieser Metrik besteht darin, die Auswirkungen einer sehr kleinen Teilmenge der Ausreißer zu eliminieren.

95 % HD ähnelt Max HD. Es basiert jedoch auf der Berechnung des 95. Perzentils des Abstands zwischen Grenzpunkten in X und Y. Der Zweck dieser Maßnahme besteht darin, den Effekt einer sehr kleinen Teilmenge von Ausreißern zu beseitigen.

Referenz-CSDN

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転載: blog.csdn.net/adreammaker/article/details/130455980