Dice, hard dice, iou hakkında bilgi


#1

tensor layer de; dice, hard-dice ve iou tam olarak ne işe yarıyor?


#2

Google’a yazınca çıkıyor zaten bunlar. Anlamadığın noktası ne?


#4

Soru sormadan önce Soru Sorarken Nelere Dikkat Etmeliyim? sayfasını lütfen okuyunuz.


#3

Epoch 1 step 100 1-dice: 0.485346 hard-dice: 0.480333 iou: 0.316078 took 5.745899s (2d with distortion)
** Epoch [1/100]
train 1-dice: 0.338885 hard-dice: 0.624262 iou: 0.466060 took 953.182627s (2d with distortion)

             test 1-dice: 0.658518 hard-dice: 0.311991 iou: 0.188302 (2d no distortion)

yukarıda beyin tümörlerinin segmentasyonunda etiketleme yapmak için zar kalınlıkları kullanılmış.
3 çeşit etiketleme var.
benim anlamadığım train ve test kısımlarındaki zar kalınlkları neyi ifade ettikleri. yardımcı olursanız sevinirim.


#5

@ibrahim Sonuçta segmentasyon işlemi kesin bir işlem değil, bu segmentasyonun farkı veri setlerinde (train ve test) performans göstergesi olarak verdiğiniz değerler kullanılmış.
Tam olarak neyi ifade ettiğini örneğin dice :0.65 iyi veya kötü değerlerdir, bu segmentasyon doğru olmuştur, olmamıştır vb gibi yorumu veriyi görmeden kullanılan algoritmaları bilmeden bu değerler nasıl hesaplanmış test etmeden yapmak çok zor.


#6

verdiğiniz bilgiler için teşekkür ederim.


#7

Hocam merhabalar, ben de segmentasyon çalışıyorum da dice ve iou nasıl hesaplanır?