此外,我们可以得到Dice Loss的公式: DiceLoss=1−2|X⋂Y||X|+|Y| 2 手推案例 这个Dice网上有一个非常好二分类的Dice Loss的手推的案例,非常好理解,过程分成两个部分: 先计算 |X|⋂|Y| 再计算 |X| 和 |Y| 计算loss我们必然已经有了这两个参数,模型给出的output,也就是预测的mask;数据集中的
dice loss 对应 x 值的梯度: ce loss 对应 x 值的梯度: 可以看出: 一般情况下,dice loss 正样本的梯度大于背景样本的; 尤其是刚开始网络预测接近0.5的时候,这点和单点输出的现象一致。说明 dice loss 更具有指向性,更加偏向于正样本,保证有较低的FN。 负样本(背景区域)也会产生梯度。 极端情况下,网络预...
6、对以准确率为指标的任务的影响 通过上述实验我们知道,Dice Loss有助于提高F1值的表现,那么对以准确率为指标的任务又如何呢?我们在SST2和SST5上实验,下表是实验结果: 可以看到,使用Dice Loss实际上是降低了准确率,这是因为Dice Loss考虑的实际上是类间的“平衡”,而不是笼统地考虑所有的数据。 3 小结 本文...
以及这个github:https:///dilligencer-zrj/code_zoo/blob/master/compute_mIOU 三、Dice Loss Dice Loss的计算公式非常简单如下: 这种损失函数被称为 Soft Dice Loss,因为我们直接使用预测概率而不是使用阈值或将它们转换为二进制mask。 Soft Dice Loss 将每个类别分开考虑,然后平均得到最后结果。比较直观如图三所示。
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,...
(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
对应的label也会相应变化,最后一起计算N张图片的Dice系数和Dice Loss。 MindSpore二分类DiceLoss代码实现 class DiceLoss(_Loss): def __init__(self, smooth=1e-5): super(DiceLoss, self).__init__() self.smooth = validator.check_positive_float(smooth, "smooth") self.reshape = P.Reshape() def...
Dice 损失函数（Dice Loss）源于 Dice 系数（一种用于衡量集合相似度的指标），广泛应用于图像分割任务（尤其是医学图像分割），其核心优势体现在以下几个方面：核心优势：传统损失函数（如交叉熵）在处理前景与背景像素极不平衡的场景（如医学图像中病灶区域占比极小）时，容易被大量背景像素主导，导致模型忽略小目标...
Dice Loss的计算方式基于Dice系数,该系数是评估两个集合相似度的一种指标。对于图像分割任务来说,模型的预测结果可以被看作是模型标记的集合,而真实的分割结果则是标准的集合。Dice系数的计算方式如下: $$ Dice = \frac{{2 \times |X \bigcap Y|}}{{|X|+|Y|}} $$ 其中,X是模型预测的集合,Y是真实的...
Dice Loss的PyTorch实现及其应用 在深度学习中,损失函数是训练模型的关键,它能衡量预测值与真实值之间的差异。对于图像分割任务,Dice Loss因其在不平衡数据集上的表现而受到广泛关注。本文将深入探讨Dice Loss的概念、其在PyTorch中的实现,并提供代码示例帮助你理解。