(2)Dice Loss比较适用于样本极度不均的情况,一般的情况下,使用 Dice Loss 会对反向传播造成不利的影响,容易使训练变得不稳定。 所以在一般情况下,还是使用交叉熵损失函数。 PyTorch参考代码 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, weight...
DiceLoss=1−2|X⋂Y|+smooth|X|+|Y|+smooth 一般smooth为1 3.1 PyTorch实现 先是dice coefficient的实现,pred和target的shape为【batch_size,channels,...】,2D和3D的都可以用这个。 代码语言:javascript 复制 def dice_coeff(pred, target): smooth = 1. num = pred.size(0) m1 = pred.view(num...
本文将介绍如何在PyTorch中实现多类别的Dice Loss,并配以代码示例。 1. Dice Loss 介绍 Dice Coefficient 是一种用于评价图像分割质量的指标,范围在0到1之间。理论上,当分割完美时,Dice值为1,而分割质量越差,Dice值越接近0。Dice Loss 是根据Dice Coefficient推导而来的损失函数,其计算公式为: [ \text{Dice Los...
DiceLoss=1−2|X⋂Y|+smooth|X|+|Y|+smoothDiceLoss=1−2|X⋂Y|+smooth|X|+|Y|+smooth 一般smooth为1 3.1 PyTorch实现 先是dice coefficient的实现,pred和target的shape为【batch_size,channels,...】,2D和3D的都可以用这个。 defdice_coeff(pred, target): smooth =1.num = pred.size(0) ...
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。 均方误差(Mean Squared Error / MSE):在回归问题中常用,...
dice coefficient定义如下: dice=2|X⋂Y||X|+|Y| 其中其中 |X⋂Y| 是X和Y之间的交集, |X| 和|Y| 分表表示X和Y的元素的个数,分子乘2为了保证分母重复计算后取值范围在 [0,1] 之间。 因此dice loss可以写为: Ldice=1−2|X⋂Y||X|+|Y| 对于二分类问题,一般预测值分为以下几种: ...
DiceLoss=1−2|X⋂Y|+smooth|X|+|Y|+smoothDiceLoss=1−2|X⋂Y|+smooth|X|+|Y|+smooth 一般smooth为1 3.1 PyTorch实现 先是dice coefficient的实现,pred和target的shape为【batch_size,channels,...】,2D和3D的都可以用这个。 def dice_coeff(pred, target): smooth = 1. num = pred.size(...
dice loss是一种评估语义分割任务中两个样本相似性的度量，其范围在0到1之间，值越大表示相似度越高。此度量由dice coefficient发展而来，定义如下：[公式]其中分子乘2确保结果在 [公式] 之间，表示样本之间的交集，分母是两个样本元素总数的和。dice loss则定义为：[公式]在二分类问题中，可以简化为...
dice loss 定义 dice loss 来自 dice coefficient,是一种用于评估两个样本的相似性的度量函数,取值范围在0到1之间,取值越大表示越相似。dice coefficient定义如下: 其中其中是和之间的交集,和分表表示和的元素的个数,分子乘为了保证分母重复计算后取值范围在之间。
DiceLoss = 1 - DiceCoefficient DiceCoefficient的定义是:DiceCoefficient = 2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)其中，|X ∩ Y|表示X和Y集合的交集的数量，而|X|和|Y|分别表示集合X和Y中元素的数量。在图像分割任务中，|X|和|Y|分别对应ground truth和预测mask。二分类问题的Dice损失公式为:...