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Image Segmentation Loss: IoU vs Dice Coefficient | 一般的なコンテンツダイス 係数新しいアップデート

Posted on by Missaha Thompson

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Missaha Thompson

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34 thoughts on “Image Segmentation Loss: IoU vs Dice Coefficient | 一般的なコンテンツダイス 係数新しいアップデート”

  3. Vimal Shrivastava says:

    Well explained…!!! Plz could you make one video to explain other loss functions like cross-entropy, focal loss etc.

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  6. Mathew Ribeiro says:

    Great video. Thank you for your explanation and your setup – the clear "whiteboard" approach is excellent. I loved 11:31 where you notice a small mistake from earlier.

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  13. MLDawn says:

    Thanks Arash. Very helpful! May I just suggest that if you could add a little more excitement to your tone and facial expressions, the quality of your work will become phenomenal. Cheers

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  14. fabio says:

    why is iou non-differentiable and dice yes? other than the 2 in front of tp I cannot see other differences?

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  19. Konrad Karanowski says:

    Can we approach to IoU more like "fuzzy"? Intersection is calculated as min(y^, y) and union is max(y^, y)?

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  25. Pratheeeeeesh says:

    So basically are we trying to improve the dice function so as to move it towards 1 , which automatically decreses the loss because LOSS = 1 – DICE_FUNCTION.

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  26. Jun-young Cha says:

    great explanation 🙂 Just a quick note: the harmonic mean part needs some correction, 1/Precision + 1/Recall should be devided by 2.

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  28. Matthew Chung says:

    Thank you for this great explanation. This might be too basic a question, but I'm fuzzy on how sum(y * y_hat) gives the intersection. Can you elaborate?

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  29. Al-Farabi Nagashbayev says:

    Hi, you are making Great content, man.Thank you! Btw where I can find your video about precision and recall?

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