Dice系数，也称为Dice相似系数（Dice Similarity Coefficient，DSC）是一种用于衡量两个集合或字符串相似度的数学指标，广泛应用于图像分割、文本分析、医学影像处理等领域。其核心思想是通过计算两个集合的交集与并集的比值来评估它们的相似程度。
Dice系数在多个领域有广泛应用。例如，在图像分割任务中，Dice系数常用于评估预测结果与真实标签的重合程度。在医学图像分割中，Dice系数被广泛用于评估模型分割的准确性，例如在肿瘤检测、器官分割等任务中。此外，Dice系数还被用于文本分析、字符串匹配、存在性特征分析等领域。
Dice系数的计算公式简单，计算速度快，适合大规模数据处理。然而，Dice系数在某些情况下可能不够敏感，例如在分割结果与真实标签的重叠面积较大时，Dice系数可能不如IoU（交并比）敏感。此外，Dice系数在处理不平衡数据时可能面临挑战，但通过引入平滑项等方法可以缓解这一问题。
Dice系数是一种简单而有效的相似度度量方法，广泛应用于多个领域，尤其在图像分割和医学影像分析中具有重要价值。
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