【机器学习】图像语义分割常用指标-HD95

一般使用dice衡量区域的重合程度，使用95%的HD（ Hausdorff Distance）去衡量边界的重合程度，之所以取95%，是因为要滤去5%的离群点。但其实，虽然有两个指标，95hd经常不是主动优化的paper。一般dice小了，95HD就小了，因此大多数人使用dice loss作为梯度下降的loss。

DSC(Dice Similarity Cofficient) 用于度量两个集合的相似度，取值范围为[0,1],值越大，表示两个集合越相似。常用在計算闭合区域的相似性。
HD豪斯多夫距离，计算两个集合之间的距离，值越小，代表两个集合的相似度越高。

Hausdorff_95 (95% HD) 原理

95% HD is similar to maximum HD. However, it is based on the calculation of the 95th percentile of the distances between boundary points in X and Y. The purpose for using this metric is to eliminate the impact of a very small subset of the outliers.

95%高清类似于最高高清。然而，它是基于X和y中边界点之间距离的第95百分位数的计算。使用该度量的目的是消除非常小的异常值子集的影响。

参考CSDN

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