Balanced-Boundary IoU: A holistic algorithm towards improving segmentation evaluation metric
Notice bibliographique
Résumé
Image segmentation is a fundamental task in computer vision. Precise evaluation metrics are essential for assessing the performance of segmentation models, particularly in medical imaging. Intersection over Union (IoU) is commonly used to evaluate the performance of segmentation models. However, it has been reported to be biased based on object size, placing less emphasis on boundary regions. To address this issue, alternative IoU-based measures have been proposed, which are either asymmetric or completely ignore the inner regions of objects. In this study, we propose a Balanced Boundary IoU (BBIoU) to overcome the limitations of these metrics and provide a more accurate assessment of both the boundary and inner region of objects. BBIoU is a symmetric function that considers both the inner regions and boundaries of objects, providing a comprehensive measure for evaluating segmentation models. We evaluated BBIoU across six different medical imaging datasets for binary segmentation, covering a wide range of object sizes and shapes. Additionally, extensive analysis of synthetic and real predictions demonstrated that BBIoU is robust and consistent while avoiding biases such as erroneous penalization and sensitivity to object size. This study presents a comprehensive comparative analysis of IoU, alternative IoU-based metrics, and BBIoU, demonstrating the suitability of BBIoU for evaluating segmentation quality across diverse image segmentation tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».