torch: PyTorch主库。 torch.nn: 包含神经网络模块。 torch.optim: 优化器。 DataLoader和TensorDataset: 用于数据处理和加载。 2. 定义DICE损失函数 通过继承nn.Module来定义DICE损失函数。以下是代码示例: classDiceLoss(nn.Module):def__init__(self,smooth=1e-6):super(DiceLoss,self).__init__()self.smo...
CE函数有pytorch官方实现，为torch.nn.CrossEntropyLoss()。输入为predict(n,c,h,w)，target(h,c,h,w)，这里target为onehot版本。或者predict(n,c,h,w)，target(n,h,w)。这里target值为标签号，例如1，2，3。另外需要注意，target数据类型为torch.long。多类dice依旧没有官方实现，我们在上述二分类dice ...
当k=1时,损失函数最常用的为BCE和DiceLoss。 BCE可以直接用torch.nn.BCELoss(),但需要先实例化 bce_loss_func=torch.nn.BCELoss() bce_loss=bce_loss_func(predict, target) 其中,predict(n,1,h,w),target(n,1,h,w)。或者predict(n,h*w),target(n,h*w)。 DiceLoss没有pytorch官方实现,需要自己...
这时常用的loss函数为CE和多分类Dice。 CE函数有pytorch官方实现,为torch.nn.CrossEntropyLoss()。输入为predict(n,c,h,w),target(h,c,h,w),这里target为onehot版本。或者predict(n,c,h,w),target(n,h,w)。这里target值为标签号,例如1,2,3。另外需要注意,target数据类型为torch.long。 多类dice依旧没...
1. Dice Loss Dice loss 有助于解决二分类语义分割中类别不均衡问题. 医学图像分割之 Dice Loss - AIUAI Dice loss 的定义如: image.png 其中,Y 表示 groundtruth,P表示预测结果. $| \cdot |$ 表示矩阵元素之和. 分子表示 Y 和 P 的共有元素数,实际通过求两者的逐像素乘积之和进行计算. 例如: ...
三、Pytorch 1.交叉熵 Pytorch可以直接调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss(),其功能还是比较全的。其中weight可以用了进行权重平衡,ignore_index可以用来忽略特定类别。输入的标签不需要进行one hot编码,其内部已经实现。nn.CrossEntropyLoss()=nn.NLLoss() + nn.LogSoftmax。
AnElastic Interaction-Based LossFunction for Medical Image Segmentation(pytorch)(arXiv)Optimization for ...
style='pytorch', contract_dilation=True, init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='open-mmlab://resnet50_v1c')), feat_sizes=(32, 16, 8), patch_sizes=(4, 2, 1), tf_out_channels=(256, 256, 256), decoder_channels=(256, 256), ...
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alp...
这时常用的loss函数为CE和多分类Dice。 CE函数有pytorch官方实现,为torch.nn.CrossEntropyLoss()。输入为predict(n,c,h,w),target(h,c,h,w),这里target为onehot版本。或者predict(n,c,h,w),target(n,h,w)。这里target值为标签号,例如1,2,3。另外需要注意,target数据类型为torch.long。 多类...