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,...
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...
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...
Focal loss是何恺明团队针对训练样本不平衡以及样本难易程度不同提出的,是交叉熵损失函数的变种,公式如下: 的作用是给不同类别的样本loss加权重,正样本少,就加大正样本loss的权重;而 的作用是,当样本预测值pt比较大时,也就是易分样本,会很小,这样易分样本的loss会显著减小,模型就会更关注难分样本loss的优化。根...
重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。 2.1 Focal Loss Focal Loss 是一种解决不平衡问题的经典 loss,基本思想就是把注意力集中于那些预测不准的样本上。
SAM 语义分割 语义分割focal loss,文章目录前言一、交叉熵loss二、Focalloss三、Dice损失函数四、IOU损失五、TverskyLoss总结前言在实际训练分割网络任务过程中,损失函数的选择尤为重要。对于语义分割而言,极有可能存在着正负样本不均衡,或者说类别不平衡的问题,因此选
重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。 2.1 Focal Loss Focal Loss 是一种解决不平衡问题的经典 loss,基本思想就是把注意力集中于那些预测不准的样本上。
和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用预测的概率值: 其中C 表示总的类别数。 总结: 交叉熵损失把每个像素都当作一个独立样本进行预测,而 dice loss 和 iou loss 则以一种更“整体”的方式来看待最终的预测输出。 这两类损失是针对不同情况,各有优点和缺点,在实际应用中,可以同时使用这两类损失...
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) ...
FocalLoss和DiceLoss思想比较接近,都是为了减少模型对容易样本的关注而进行的loss优化,而GHMLoss除了对容易样本降权,还实现了对特别困难样本的轻微降权,因为特别困难的样本可以认为是离群…