上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
交叉熵损失、dice损失、focal损失、iou损失取取值范围 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。 取值范围:[0, +∞) 解释:在分类问题里,要是预测结果和真实标签完全相符,交叉熵损失就是 0,这是能达到的最小损失值。而一旦预测结果和真实标签差异越来越大,交叉熵损失就会不断增大,趋向于正无穷。举个例子,在二分类问题...
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 dice loss class DiceLoss(nn.Module): def__init__(self):super(DiceLoss, self).__init__() defforward(self, input, target): N = target.size(0) smooth =1input_flat = input.view(N, -1) ...
Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这...
常见的图像分割损失函数有交叉熵,dice系数,FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。 1、FocalLoss介绍 FocalLoss思想出自何凯明大神的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。
不同的损失函数适用于不同的情况,其中focal loss和dice loss是近年来较为流行的损失函数。 1. Focal Loss Focal loss是针对分类任务的一种损失函数,它是在交叉熵损失函数的基础上提出的。交叉熵损失函数在训练过程中给予那些易于分类的样本较小的惩罚,而较难分类的样本则会得到更高的惩罚。然而,在某些情况下,...
refinenet语义分割 语义分割focal loss 在语义分割任务中,根据数据的分布情况可选择不同的损失函数对网络输出和标签进行数值运算,以达到较优的训练效果。特别,在数据样本不均衡以及样本难易程度不同时,选择FocalLoss和DiceLoss往往能起到事半功倍的效果。本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下...
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 Chamfer Distance (DCD) 10 smooth L1 loss(faster RCNN 和 SSD ...