语义分割之DiceLoss深度分析
因为dice loss是一个区域相关的loss。区域相关的意思就是,当前像素的loss不光和当前像素的预测值相关,和其他点的值也相关。dice loss的求交的形式可以理解为mask掩码操作,因此不管图片有多大,固定大小的正样本的区域计算的loss是一样的,对网络起到的监督贡献不会随着图片的大小而变化。从上图可视化也发现,训练更倾...
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 class SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, size_average=True): super(SoftDiceLoss, self).__init__() def forward(self, logits, targets): num = targets....
因此dice loss可以写为:Ldice=1−2|X⋂Y||X|+|Y| 对于二分类问题,一般预测值分为以下几种: TP: true positive,真阳性,预测是阳性,预测对了,实际也是正例。 TN: true negative,真阴性,预测是阴性,预测对了,实际也是负例。 FP: false positive,假阳性,预测是阳性,预测错了,实际是负例。 FN: false...
true=[0000000011111111]−>8 当然Dice也有另一个表达方式,是利用混淆矩阵重的TP,FP,FN来表达: Dice=2∗TPFP+2∗TP+FN 该公式原理如下图: 现MindSpore代码实现 (同时简单介绍一下MindSpore,MindSpore,新一代AI开源计算框架。 创新编程范式,AI科学家和工程师更易使用,便于开放式创新;该计算框架可满足终端、...
class SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, size_average=True): super(SoftDiceLoss, self).__init__() def forward(self, logits, targets): num = targets.size(0) smooth = 1 probs = F.sigmoid(logits) m1 = probs.view(num, -1) ...
DiceLoss函数有几个关键参数,下面是其中一些重要参数的含义: sigmoid: 是否对模型输出进行Sigmoid激活,默认为True。 squared_pred: 是否对模型输出进行平方操作,默认为True。 to_onehot_y: 是否将标签转换为one-hot编码形式,默认为False。 other actiavtion: 可选的额外激活函数,例如softmax。
y_pred_f = K.flatten(y_pred) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) return (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f * y_true_f) + K.sum(y_pred_f * y_pred_f) + smooth) def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1. - dice_coef(y_true, y_pred) ...
在进行预测分割时,通过在pred分割图中未在true分割图中激活的所有像素清零,以提高Dice系数的计算效率。对于激活的像素,高置信度预测会得到更高系数。同时,Dice系数也有另一表达方式,利用混淆矩阵中的TP,FP,FN。在MindSpore中,Dice Loss通过用1减去Dice系数来实现。这种实现方式在处理二分类问题时特别...
sum(y_true_f * y_pred_f) return (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f * y_true_f) + K.sum(y_pred_f * y_pred_f) + smooth) def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1. - dice_coef(y_true, y_pred) 3.3 tensorflow实现 代码语言:javascript 复制 def dice_...