值得说明的是,一般分割网络输出经过sigmoid 或 softmax,是不存在输出为绝对0的情况。这里加平滑系数主要防止一些极端情况,输出位数太小而导致编译器丢失数位的情况。 平滑系数可以起到平滑loss和梯度的操作。 不同实现形式计算不同,但本质并无太大区别,本文主要讨论形式1。下面为pytorch的实现方式: 代码语言:javascript 代
值得说明的是,一般分割网络输出经过sigmoid 或 softmax,是不存在输出为绝对0的情况。这里加平滑系数主要防止一些极端情况,输出位数太小而导致编译器丢失数位的情况。 平滑系数可以起到平滑loss和梯度的操作。 不同实现形式计算不同,但本质并无太大区别,本文主要讨论形式1。下面为pytorch的实现方式: def dice_loss(...
为了支持多类别语义分割,我们对每个类别计算Dice Loss,并求取平均值。 2. 多类别Dice Loss 的实现 以下是一个在PyTorch中实现的多类别Dice Loss的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassMultiClassDiceLoss(nn.Module):def__init__(self,smooth=1.0):super(MultiClassDiceLoss,self).__init__()self.smoo...
dice_loss=1-(2.*intersection+smooth)/(inputs.sum()+targets.sum()+smooth) BCE=F.binary_cross_entropy(inputs,targets,reduction='mean') Dice_BCE=BCE+dice_loss returnDice_BCE 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 3 Jaccard/Intersecti...
不同形式的计算方法略有不同，但核心思想不变。以形式1为例，其Pytorch实现如下：梯度分析揭示了dice loss与交叉熵损失（CE loss）在计算梯度时的不同之处。由于dice loss是基于区域的损失，某像素的梯度不仅与该点的标签和预测值相关，还与其他点的标签和预测值有关。我们通过分析单点输出和多点输出...
(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
语义分割之DiceLoss深度分析
Dice Loss 最先是在VNet 这篇文章中被提出,后来被广泛的应用在了医学影像分割之中。 1、Dice系数与Dice Loss Dice系数是一种集合相似度度量函数,通常用于计算两个样本的相似度,取值范围在[0,1]: 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,其中,分子的系数为2,是因为分母存在重...
Dice Loss是一种专门用于解决目标检测中查准率损失问题的损失函数。它的主要思想是通过计算预测框与真实框之间的IOU(Intersection over Union)损失,从而衡量模型的性能。相较于传统的交叉熵损失,Dice Loss能更有效地降低模型的查准率损失。 在PyTorch中实现Dice Loss 在PyTorch中,我们可以通过以下步骤来实现Dice Loss: 导...
如果使用 Dice 损失,损失定义中的重叠权重会增加,因此网络将被激励去分割细胞,而不是学习一些像 IoU 损失中的情况那样的启发式方法。 原文链接:Dice Loss In Medical Image Segmentation BimAnt翻译整理,转载请标明出处