语义分割之DiceLoss深度分析
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。 通过合理选择和调整这些...
Dice=2∗(pred⋂true)pred⋃true 其中pred为预测值的集合,true为真实值的集合,分子为pred和true之间的交集,乘以2是因为分母存在重复计算pred和true之间的共同元素的原因。分母为pred和true的并集。 将(pred⋂true)近似为预测图pred和真实图true之间的点乘,再将点乘的元素结果相加: (1)预测分割图与真实分割图...
在MindSpore中,Dice系数可以直观地应用于预测和真实值的计算。具体实现方法如下:1. 首先计算预测值(pred)与真实值(true)之间的点乘。2. 对点乘结果进行求和操作。3. 计算并集,通过元素相加实现。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。...
smooth=1.defdice_loss(y_pred,y_true):product=nd.multiply(y_pred,y_true)intersection=nd.sum(product)coefficient=(2.*intersection+smooth)/(nd.sum(y_pred)+nd.sum(y_true)+smooth)loss=1.-coefficient# or "-coefficient"return(loss)
true_neg = np.logical_and(seg_inv, gt_inv).sum() false_pos = np.logical_and(premask, gt_inv).sum() false_neg = np.logical_and(seg_inv, groundtruth).sum() #然后根据公式分别计算出这几种指标 prec = true_pos / (true_pos + false_pos + 1e-6) ...
def dice_loss(y_true, y_pred, smooth=1): intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3]) union = K.sum(y_true, axis=[1,2,3]) + K.sum(y_pred, axis=[1,2,3]) return 1-K.mean( (2. * intersection + smooth) / (union + smooth), axis=0) ...
(A^2)+sum(B^2)) def dice_loss(y_true, y_pred): y_true_f = K.flatten(y_true) y_pred_f = K.flatten(y_pred) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) dice_coef = (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + ...
- epsilon) y_pred_mask = tf.multiply(y_pred, y_true) common = tf.multiply((tf.ones_like(y_true) - y_pred_mask), y_pred_mask) nominator = tf.multiply(tf.multiply(common, y_true), alpha) + smooth denominator = common + y_true + smooth dice_coe = tf.divide(nominator, denominat...
def dice(y_true, y_pred, smooth=1.): y_true_f = K.flatten(y_true) 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) + K.sum(y_pred_f) + smooth) ...