为什么分割任务使用 Dice Coefficient 而不是 IOU？
Why Dice Coefficient and not IOU for segmentation tasks?
我看到有人使用 IOU 作为 detection 任务的指标，Dice Coeff 作为 segmentation 任务的指标。这两个指标在等式方面看起来非常相似，除了骰子给交叉部分的权重是两倍。如果我是对的，那么
Dice: (2 x (A*B) / (A + B))
IOU : (A * B) / (A + B)
是否有任何特殊原因更喜欢使用 dice 进行分割和使用 IOU 进行检测？
这不完全正确。
Dice 系数（也称为 Sørensen–Dice 系数和 F1 分数）定义为 A 和 B 相交面积的两倍除以 A 和 B 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）
IOU（Intersection Over Union，也称为Jaccard Index）定义为交集的面积除以并集的面积：
Jaccard = |A∩B| / |A∪B| = TP / (TP + FP + FN)
请注意，A和B的面积之和与A和B的并集面积不同。特别是，如果有100%的重叠，那么一个是另一个的两倍。这就是骰子系数中 "two times" 的原因：它们都被定义为，重叠 100% 时值为 1，重叠率为 0% 时值为 0。
使用哪个取决于个人喜好和每个领域的习惯。你看到一个人在一个领域使用得更多，这与机会有关，而不是其他任何事情。有人开始使用 Dice 系数进行分割，而其他人则紧随其后。有人开始使用 IOU 进行检测，其他人也只是跟着做。
在分割任务中，Dice Coeff (Dice loss = 1-Dice coeff) 被用作损失函数，因为它在 IoU 不可微的地方是可微的。
两者都可以用作评估模型性能的指标，但作为损失函数仅使用 Dice Coeff/loss
我看到有人使用 IOU 作为 detection 任务的指标，Dice Coeff 作为 segmentation 任务的指标。这两个指标在等式方面看起来非常相似，除了骰子给交叉部分的权重是两倍。如果我是对的，那么
Dice: (2 x (A*B) / (A + B))
IOU : (A * B) / (A + B)
是否有任何特殊原因更喜欢使用 dice 进行分割和使用 IOU 进行检测？
这不完全正确。
Dice 系数（也称为 Sørensen–Dice 系数和 F1 分数）定义为 A 和 B 相交面积的两倍除以 A 和 B 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）
IOU（Intersection Over Union，也称为Jaccard Index）定义为交集的面积除以并集的面积：
Jaccard = |A∩B| / |A∪B| = TP / (TP + FP + FN)
请注意，A和B的面积之和与A和B的并集面积不同。特别是，如果有100%的重叠，那么一个是另一个的两倍。这就是骰子系数中 "two times" 的原因：它们都被定义为，重叠 100% 时值为 1，重叠率为 0% 时值为 0。
使用哪个取决于个人喜好和每个领域的习惯。你看到一个人在一个领域使用得更多，这与机会有关，而不是其他任何事情。有人开始使用 Dice 系数进行分割，而其他人则紧随其后。有人开始使用 IOU 进行检测，其他人也只是跟着做。
在分割任务中，Dice Coeff (Dice loss = 1-Dice coeff) 被用作损失函数，因为它在 IoU 不可微的地方是可微的。
两者都可以用作评估模型性能的指标，但作为损失函数仅使用 Dice Coeff/loss