print(loss) 代码解析 定义Dice Loss Function 首先,我们需要定义一个名为dice_loss的函数,它接受三个参数:预测结果(pred)、真实标签(target)和平滑因子(smooth)。其中,预测结果和真实标签都是四维张量,分别表示样本数、通道数、高度和宽度。平滑因子是一个小正数,用于避免分母为0的情况。 在函数内部,我们首先计算...
深度学习 之 损失函数学习 1 什么是损失函数机器学习中的损失函数(loss function)是用来评估模型的预测值-f(x)与真实值-y的不一致程度,损失函数越小,代表模型的鲁棒性越好,损失函数能指导模型学习。 2 分类任务损失 2.1、0-1 loss0-1 loss是最原始的loss,它直接比较输出值与输入值是否相等,对于样本 生成器 ...
cross entropy 是普遍使用的loss function,但是做分割的时候很多使用Dice, 二者的区别如下; One compelling reason for using cross-entropy over dice-coefficient or the similar IoU metric is that the gradients are nicer. The gradients of cross-entropy wrt the logits is something like p−t, where p ...
Dice loss是Fausto Milletari等人在V-net中提出的Loss function,其源于Sørensen–Dice coefficient,是Thorvald Sørensen和Lee Raymond Dice于1945年发展出的统计学指标。这种coefficient有很多別名,最响亮的就是F test的F1 score。在了解Dice loss之前我们先谈谈Sørensen–Dice coefficient是什么。 回顾一...
但我暂时还没有看懂这个Loss是怎么根据敏感性和特异性的公式推出来的,整了一下我的想法,提了一个issue:About Sensitivity Specificity loss function implementation · Issue #45 · JunMa11/SegLoss .等后续有回复,或者遇到有人用过再回头看一下。 3.6 Log-Cosh Dice Loss Log-Cosh Loss 本身而言在回归问题中用...
出现后优化:Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations 目录 DiceLoss介绍 1、不平衡数据的损失函数 2、加权交叉熵损失WCE 3、Dice Loss 骰子损失 4、敏感性和特异性 Sensitivity and specificity(SS) ...
Dice loss functionFully convolutional networkComputed tomographyDeep learning-based methods achieved impressive results in segmentations from medical images. With the development of 3D fully convolutional networks (FCNs), it has become feasible to produce improved results for multi-organ segmentation of 3D...
DiceLoss DiceLoss 介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations ； 骰⼦损失 Tags: 损失函数, 骰⼦损失骰⼦损失：第⼀次出现：VNet:出现后优化：⽬录 1、不平衡数据的损失函数 由于损失函数在解决类别不平衡问题上的潜⼒，本⽂⽐较了...
wylimentioned this issueJan 14, 2020 initial unit tests for dice loss#27 Merged wyliclosed this ascompletedin#27Jan 17, 2020 Nic-Maadded a commit that referenced this issueJun 26, 2020 model parallel training research (#616) 379c959
最终测试集在全肿瘤区、肿瘤核心区和增强肿瘤区这三个目标区域的平均Sorensen Dice系数分别达到：0.875、0.829、0.695，全面优于传统的交叉熵损失函数，为脑肿瘤的精确分割提供了新的自动工具。[关键词] 脑肿瘤分割；磁共振图像；损失函数；深度学习；多对比度 Optimization of Dice Loss Function for 3D Brain ...