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Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。讲到了Dice顺便在最后提一下Dice Loss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和Dice Loss。文章目录一、Dice系数1 概念2 实际计算Jaccard系数二、MIou1 语义分割元素分类的四种情况2.mIoU定义与单个IoU理解三 Dice Loss一、Dice系数1 概念Dice系数源于二分

聚类聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来说

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文章目录聚类概念聚类与KmeansK-Means算法步骤：优缺点K-Means++算法K-Means++算法的基本思路二分K-Means算法Mini Batch K-Means算法KMeans小结聚类概念无监督问题：没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如果评估，如何调参聚类算法KMeans是无监督学习的杰出代表之一。本文是记录自己过去学习KMeans算法的系统小结，将从“KMeans简介，优缺点

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