Dice系数（Dice coefficient）和IOU（Intersection over Union）是两种广泛应用于计算机视觉和图像分割任务中的相似度指标。
Dice系数是一种基于像素级别的相似度度量，通常用于比较两个二进制图像的相似程度。它计算两个集合之间的相似度，即预测结果和真实标签之间的相似度，其计算公式如下：
Dice系数 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)
其中，TP（True Positive）表示预测为正样本且标签为正样本的像素数量，FP（False Positive）表示预测为正样本但标签为负样本的像素数量，FN（False Negative）表示预测为负样本但标签为正样本的像素数量。Dice系数的取值范围在0到1之间，其值越接近1，表示预测结果与真实标签的重叠度越高，相似度越高。
而IOU是一种广泛用于目标检测和语义分割中的指标，它表示预测结果与真实标签的交集与并集之比，其计算公式如下：
IOU = TP / (TP + FP + FN)
与Dice系数类似，IOU的取值范围也在0到1之间，其值越接近1，表示预测结果与真实标签的重叠度越高，相似度越高。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-656858.html
需要注意的是，Dice系数和IOU的计算方式略有不同，但它们的主要区别在于Dice系数对预测结果和真实标签的交集和并集的贡献是相等的，而IOU更加关注预测结果与真实标签的交集。因此，Dice系数更加敏感于小目标，而IOU则更加适用于大目标的检测和分割任务。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-656858.html
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