3、Dice Loss VS CE 语义分割中一般用交叉熵来做损失函数,而评价的时候却使用IOU来作为评价指标,(GIOU这篇文章中说道:给定优化指标本身与代理损失函数之间的选择,最优选择就是指标本身。)为什么不直接拿类似IOU的损失函数来进行优化呢? (1)首先采用交叉熵损失函数,而非 dice-coefficient 和类似 IoU 度量的损失函数...
多分类时,采用softmax与CEloss的组合 #计算Dice系数 多分类 def meandice(pred, label): sumdice = 0 smooth = 1e-6 for i in range(1, 5): pred_bin = (pred==i)*1 label_bin = (label==i)*1 pred_bin = pred_bin.contiguous().view(pred_bin.shape[0], -1) label_bin = label_bin...
梯度分析揭示了dice loss与交叉熵损失（CE loss）在计算梯度时的不同之处。由于dice loss是基于区域的损失，某像素的梯度不仅与该点的标签和预测值相关，还与其他点的标签和预测值有关。我们通过分析单点输出和多点输出情况的损失曲线和导数曲线，以及使用模拟预测值来观察梯度变化。首先，sigmoid函数定义...
GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。 Focal Loss 中通过调节置信度 ,当...
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 代码语言:javascript 复制 classGHM_Loss(nn.Module):def__init__(self,bins,alpha):super(GHM_Loss,self).__init__()self._bins=bins self._alpha=alpha self._last_bin_coun...
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 class GHM_Loss(nn.Module):def __init__(self, bins, alpha):super(GHM_Loss, self).__init__()self._bins = binsself._alpha = alphaself._last_bin_count = None ...
When creating the self.cross_entropy instance, pass the label_smoothing parameter to nn.CrossEntropyLoss. Added self.label_smoothing = label_smoothing in the __init__ method to save this parameter for access when needed. For example: from monai.losses import DiceCELoss # Before criterion = ...
语义分割之DiceLoss深度分析
也可作为期末 Dice 系数是一种集合相似度度量函数,是从区域角度衡量两个集合的相似度。 (CE Loss是从概率分布角度) 两个集合完全重叠时为1, 完全不重叠时为0,计算公式如下Dice 系数值域为 [0,1] 上传者:weixin_55305220时间:2023-11-17 基于DICE知识生态模式的Python课程教学实践.pdf...
Currently DiceFocalLoss(), has "focal_weight", which reweights class contributions (but only for the focal loss part). Similarly DiceCELoss(), has "ce_weight" parameter for the same thing of CE loss part. Let's standardize the naming of this argument to be the same for all losses, e...