边缘检测中的ODS(optimal dataset scale)和OIS(optimal image scale)

Intro
目前在做边缘检测，关于评估方法里面的指标ODS-F/OIS-F理解一直比较模糊，网上搜索相关解析也不太明白，这段时间恰好看了一下文献，加深了一下理解，故写本文分享一下，错误之处还烦请批评指正。

PS.最好的方法是查看CVPR 2017文章Richer Convolutional Features for Edge Detection，可以跳转至4 Experiments on edge detection，或者在文中搜索关键词: edge probability map / ODS / OIS.

F-Measure / F值
ODS-F与OIS-F中的F表示的是F值，即为精确率(P, precision)和召回率(R, recall)的调和平均数

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，则中立地综合考虑精确率和召回率，两者权重相同。可以通过调节β  的值来调节对于精确率和召回率的偏好：β < 1  ，则精确率P更重要；β > 1 ，则召回率R更重要。

ODS/OIS
首先我们边缘检测得到的edge probability map结果，并不是二值的矩阵。每个矩阵元素，即对应图像中的像素是否为边缘上点的概率，取值为0到1。为了后续的结果评估，需要将此概率二值化得到binary edge map. 故需要设计阈值(threshold)η  ，也可以称为置信度，大于η 则置0，表示为正例(positive samples)；小于η 则置1，表示为负例(negative samples)，以得到用于评估的二值边缘图binary edge map。

ODS/OIS则表示设置阈值η 的不同方法：
ODS(optimal dataset scale)，也称为全局最佳、固定轮廓阈值 数据集固定比例 、检测指标数据集尺度上最优，简单说就是为所有图像设置同样的阈值，即选取一个固定的阈值η \etaη应用于所有图片， 使得整个数据集上的F-score最大；
OIS(optimal image scale)，也称为单图最佳、每幅图像的最佳阈值、图片尺度上最优，简单说就是在每一张图片上均选取不同使得该图片F-score最大的阈值η  。

包括很多边缘检测数据集中的标注也是若干人共同完成的，认知上的不同导致边缘标注也不是完全一致的，一般数据集会平均所有的groundTruth得到edge probability map，即也是类似的情况。

End
关于边缘检测数据集BSDS500的简单介绍以及边缘检测结果评估也可以看看我之前的文章。
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