这个公式也就是BCE损失函数,即二分类任务时的交叉熵损失。值得强调的是,公式中的 为概率分布形式,因此在使用BCE损失前,都应该将预测出来的结果转变成概率值,一般为sigmoid激活之后的输出。 代码实现: import torch import torch.nn as nn bce = nn.BCELoss() bce_sig = nn.BCEWithLogitsLoss() input = torch...
Dice+BCE损失函数是一种常用的图像分割任务中常用的损失函数。它结合了Dice损失函数和二分类交叉熵损失函数。Dice损失函数主要用于衡量预测结果和真实标签之间的相似性,而二分类交叉熵损失函数则用于衡量预测结果的准确性。 1.2 应用场景 Dice+BCE损失函数广泛应用于医学图像分割、目标检测和语义分割等任务中。它在许多竞...
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-\...
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...
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...
每个像素对应的损失函数为: 整个图像的损失就是对每个像素的损失求平均值。 特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习...
这两个损失函数的梯度大小不同。BCE的梯度为p−t，p为预测，t为标签，DICE的梯度形式为2t2(p+t)...
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...
\begin{equation} \operatorname{BCE}(p, \hat{p})=-(\beta p \log (\hat{p})+(1-\beta)(1-p) \log (1-\hat{p})) \end{equation}\\ 与加权交叉熵损失函数类似,但平衡交叉熵损失函数对负样本也进行加权。 4. Focal Loss \begin{equation} \mathrm{FL}(p, \hat{p})=-\left(\alpha(1-...
二分类语义分割损失函数 (dice coefficient loss) 3 - 二值交叉熵损失函数(bce loss,binary cross entroy loss)...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. $| \cdo...