FP: false positive,假阳性,预测是阳性,预测错了,实际是负例。 FN: false negative,假阴性,预测是阴性,预测错了,实际是正例。 这里dice coefficient可以写成如下形式: dice=2TP2TP+FP+FN 而我们知道: precision=TPTP+FP,recall=TPTP+FN F1−score=2∗precision∗recallprecision+recall=2TP2TP+FP+FN=...
true positive(TP):预测正确, 预测结果是正类, 真实是正类 false positive(FP):预测错误, 预测结果是正类, 真实是负类 true negative(TN):预测正确, 预测结果是负类, 真实是负类 false negative(FN):预测错误, 预测结果是负类, 真实是正类 2.mIoU定义与单个IoU理解 计算真实值和预测值两个集合的交集和并...
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。 通过合理选择和调整这些参数,可以根据不同的数据集和任务获得更好的训练效果。 总结: MONAI DiceLoss函数是一个强大的工具,用于优化深度...
公式中的交集在image segmentation中很好实现,因为通常标准答案的mask都是由0和1組成的,所以只要将两张mask作逐点乘积(Hadamard product),也就是对应点相乘起來而不作向量內积,再加总起來就好了。因为False Positive跟Negative的情况就是其中一张mask值是0,所以在后续加总时会被排除。 另一个有趣的点是我在...
reduce=False) loss_kernels.append(loss_kernel_i) loss_kernels = torch.mean(torch.stack(loss_kernels, dim=1), dim=1) iou_kernel = iou( (kernels[:, -1, :, :] > 0).long(), gt_kernels[:, -1, :, :], training_masks * gt_texts, reduce=False) losses.update(dict( loss_kernels...
其中,TP是True Positive,FN是False Negative,FP是False Negative,D是数据集,f是一个分类模型。于是,在这个意义上,DSC是和F1等价的。 既然如此,我们就想直接优化DSC,然而上述表达式是离散的。为此,我们需要把上述DSC表达式转化为连续的版本,从而视为一种soft F1。
为真实的正样本的集合,那么按照True Positive (TP), False Positive (FP), and False Negative (FN)来看DSC,则: 可以看出,DSC与F1值的评价效果是一致的。难道我们一直常用的F1指标具备解决样本不平衡性问题,这点刷新了我的认知。带这个问题,继续往下介绍。
其中,TP 表示真正例(True Positive),即模型正确预测为正例的 样本数;FP 表示假正例(False Positive),即模型错误预测为正例 的样本数;FN 表示假反例(False Negative),即模型错误预测为反 例的样本数。 Dice 损失函数的取值范围为 0 到 1,值越大表示模型的性能越好。 当 Dice 损失函数等于 1 时,表示模型完...
self.stage_1 = ContinusParalleConv(64, 128, pre_Batch_Norm = False) self.stage_2 = ContinusParalleConv(128, 256, pre_Batch_Norm = False) self.stage_3 = ContinusParalleConv(256, 512, pre_Batch_Norm = False) self.stage_4 = ContinusParalleConv(512, 1024, pre_Batch_Norm = False)...
p=1, smooth=1, reduction='mean', weight=None, ignore_lb=255): super(GeneralizedSoftDiceLoss,self).__init__() self.p=p self.smooth=smooth self.reduction=reduction self.weight=NoneifweightisNoneelsetorch.tensor(weight) self.ignore_lb=ignore_lb ...