Dice Loss是处理多分类问题中模型输出精度的重要检测方法,它可以用来代替传统的损失函数,例如Cross Entropy或Hinge Loss。Dice Loss就是通过计算输出结果中真实特征所占比例与预测特征占比之和,来衡量模型预测效果。计算公式为: Dice Loss = 2*(Intersection)/(Prediction + Ground Truth) 其中,Intersection即为两个概...
Dice Loss可以表示为: [ \text{Dice Loss} = 1 - \text{Dice Coefficient} ] Dice Loss的优势在于它对小型物体的检测特别敏感,相比于传统的Cross Entropy Loss,对类别不均衡的情况有更好的表现。 2. Dice Loss的实现 在PyTorch中,我们可以简单地实现一个Dice Loss函数。以下是实现的步骤: 计算预测结果与真实...
MindSpore多分类MultiClassDiceLoss代码实现 在MindSpore中支持在语义分割中有多种损失函数可以选择,不过最常用的还是用交叉熵来做损失函数。 class MultiClassDiceLoss(_Loss): def __init__(self, weights=None, ignore_indiex=None, activation=A.Softmax(axis=1)): super(MultiClassDiceLoss, self).__init_...
例如,在二分类任务中常用的有二元交叉熵损失函数(Binary Cross-Entropy Loss/BCE Loss),在多分类任务中有softmax交叉熵损失函数,在回归任务中常见的是均方误差(Mean Squared Error/MSE)和绝对误差(Mean Absolute Error/MAE)等。 常见的损失函数包括: 二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于...
语义分割常用损失函数dice loss,原理加代码示例,简单易食用, 视频播放量 1611、弹幕量 0、点赞数 26、投硬币枚数 13、收藏人数 29、转发人数 2, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 两耳不闻窗外事,一心只搞大模型,相关视频:损失函数系列之focal loss,Qwen2-VL-7B实现精
Dice Loss是基于Dice系数的一种损失函数，在二分类问题中，其计算公式为1减去Dice系数。在批次包含多张图时，可以将图像压缩为一维向量，并相应调整标签，然后计算多张图像的Dice系数和Dice Loss。在MindSpore中，Dice Loss与其他损失函数如交叉熵并存，为语义分割任务提供多样化的选择。虽然Dice Loss在训练...
1 L1Loss(绝对值损失函数) 2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Cha...
Dice系数 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点的相似度(值范围为[0, 1])。用于分割问题,分割最好时为1,最差为0。及用于解决样本不均衡的问题,但不稳定,容易出现梯度爆炸(?)。 dice系数越大,DiceLoss(在Dice系数的基础上进行计算,用1去减Dice系数,即 D i c e L o s s ...
Dice Loss是一种用于图像分割任务的损失函数，它在医学图像分割等领域得到了广泛的应用。Dice Loss的提出是为了解决交叉熵损失函数在不平衡数据集上的表现不佳的问题。它的计算公式为1 2 (交集面积) / (预测面积 + 真实面积)，其中交集面积为模型预测结果与真实标签的交集的面积，预测面积为模型预测结果的面积，...
语义分割常用损失函数dice loss,原理加代码示例,简单易食用, 视频播放量 488、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 11、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 生命不息,学习不止!!!,相关视频:RAG实战系列(医疗知识问答),从零开始实现多路召回检