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...
前言损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1L…
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
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...
通过热图，值越大颜色越亮，显示预测值变化时，dice loss和CE loss对应的不同梯度。从可视化结果可以看出，dice loss在解决正负样本不平衡问题时的优势和挑战。在正样本较少的情况下，训练更倾向于聚焦前景区域，而背景区域的监督作用相对较小。在极端情况下，小目标的预测错误会导致梯度剧烈变化，使得训练...
传统的分割任务中,IOU是一个很重要的评价指标,而目前在三维医学图像分割领域,大部分的paper和项目都采用dice系在这里插入代码片数这个指标来评价模型优劣。那么二者有什么区别和联系呢? 首先,dice和IOU都是衡量两个集合之间相似性 Dice Loss 采用元素平方求和的方法: 3、DiceLoss VS CE 语义分割中一般用交叉熵来做...
没效果，反而差了。另外，很早以前还试过很多改loss处理不平衡的方法，都不怎么work。后来，在构造了单...
语义分割之DiceLoss深度分析
Dice Loss训练更关注对前景区域的挖掘,即保证有较低的FN,但会存在损失饱和问题,而CE Loss是平等地计算每个像素点的损失,当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关,这会导致一些问题(见Focal Loss)。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果,需要进行组合使用,比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+...
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