论文链接：今天，我们将给大家介绍香侬科技收录于ACL2020的第二篇文章，题目为Dice Loss for Data- imbalanced NLP Tasks。在本文中，我们提出用Dice Loss缓解大量NLP任务中的数据不平衡问题，从而能够提高基于F1 评分的表现。Dice Loss形式简单且十分有效，将Cross Entropy Loss替换为Dice Loss能够在词性标注数据集 CTB...
来自专栏 · X-Lab论文讨论 11 人赞同了该文章 一、总起 通过定义Dice Loss,替代cross entropy(CE)处理数据不平衡问题。原文中的方法适用于很多不同类型数据集的分类任务,这里用诸多经典NLP任务作为BaseLine进行试验,并印证其贡献。原文结构如下: 概述:基本阐述原文贡献与思路。 介绍:介绍样本不平衡问题中的特点,典...
论文题目:V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation 从图像分割的发展来看,VNet这篇论文的核心贡献是验证了Dice Loss的有效性,当然它本身的创新点不只是Dice Los…
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ground truth(GT),也就是真实的mask。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.02855.pdf 在本文中,我们提出用Dice Loss缓解大量NLP任务中的数据不平衡问题,从而能够提高基于F1评分的表现。Dice Loss 形式简单且十分有效,将Cross Entropy Loss替换为Dice Loss能够在词性标注数据集CTB5、CTB6、UD1.4,命名实体识别数据集CoNLL2003、OntoNotes5.0、MSRA、OntoNotes...
文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/128066632 (本文大部分内容都摘抄自这篇文章,主要用作个人笔记。) 论文标题:Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks 论文作者:Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Yuxi
语义分割之DiceLoss深度分析
使用Dice loss实现清晰的边界检测 技术标签:CV技术总结论文分享深度学习 查看原文 桌球小游戏 1:实现动画,小球沿着水平方向移动并做边界检测2:实现小球沿着任意角度飞行。 Joint semantic segmentation and boundary detection using iterative pyramid cintexts ,我们是第一个将语义边界检测和语义分割任务用PCM结合入一个...
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ground truth(GT),也就是真实的mask。 在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下。使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样...
参考V-Net和Learning to Predict Crisp Boundaries等论文，Dice Loss已被证明在医学图像分割和边界检测任务中表现出色。通过 Dice Loss，我们可以得到更清晰、准确的边界检测，为后续的视觉任务提供更有意义的表示。如果你对计算机视觉的更多技术细节感兴趣，可以关注公众号 CV技术指南，那里有深入的技术总结和...