本文将深入探讨Dice Loss与BCE(Binary Cross Entropy)混合损失函数,它们在医学图像分割任务中得到广泛应用。 二、Dice Loss介绍 Dice Loss是一种常用的图像分割损失函数,用于衡量预测结果与标签之间的相似度。它基于Dice系数,计算预测结果和标签的重叠度。Dice系数定义如下: 其中, 表示预测结果的像素集合, 表示标签的...
import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F def dice_coef(output, target): smooth = 1e-5 output = torch.sigmoid(output).view(-1).data.cpu().numpy() target = target.view(-1).data.cpu().numpy() intersection = (output * target).sum() return (2. * intersection...
在语义分割任务中,Dice Loss和Binary Cross Entropy (BCE) Loss是常用的损失函数,用于衡量像素级别的预测结果与真实分割标签之间的相似度。本文将重新解释Dice Loss与BCE混合损失函数的原理与应用,并探讨它们在语义分割任务中的优势。 2. Dice Loss Dice Loss通过计算模型预测结果与真实标签的相似度来衡量损失。它基于...
BCE的损失函数可以表示为:$-y\log(x) -(1-y)\log(1-x)$,其中x是模型预测的前景概率,y是真实标签。BCE的缺点是训练不够稳定,容易出现梯度消失或爆炸的情况。 Dice系数是一种评估两个集合相似度的指标,在图像分割任务中,Dice Loss是用来评估模型预测和真实标签之间的相似度。Dice Loss的计算公式为:$1-\...
[ \text{BCE Loss} = -\left(y \cdot \log§ + (1 - y) \cdot \log(1 - p)\right) ] 其中,( y )是真实标签,( p )是预测概率。 2. 实现流程 实现Dice Loss和BCE Loss的流程可以分为以下几个步骤: 3. 代码实现 3.1 导入必要的库 ...
这种计算DiceLoss的，把背景全预测为前景，损失就小。所以DiceLoss就没用，实际上可能用其他loss训练个差...
Our proposed loss function is a combination of BCE Loss, Focal Loss, and Dice loss. Each one of them contributes individually to improve performance further details of loss functions are mentioned below, (1) BCE Loss calculates probabilities and compare
我觉得可能和loss的计算有关：1、检查下dice loss函数的实现代码对不对 2、检查dice loss中输入参数...
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def Combined_Bce_Dice_Loss(y_pred, y_true): bce = bce_fn(y_pred, y_true) dice = dice_fn(y_pred.sigmoid(), y_true) return 0.8*bce+ 0.2*dice 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. ...