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 ...
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...
BCE Loss + Dice Loss:将BCE Loss和Dice Loss进行组合,在数据较为均衡的情况下有所改善,但是再数据极度不均衡的情况下交叉熵会在迭代几个Epoch之后远远小于Dice Loss,这个组合Loss会退化为Dice Loss 11.Focal Loss + Dice Loss Focal Loss + Dice Loss:论文提出了使用Focal Loss和Dice Loss来处理小器官的分割问...
因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果,需要进行组合使用,比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+Focal Loss等。 该处说明原文链接: def dice_loss(prediction, target): """Calculating the dice loss Args: prediction = predicted image target = Targeted image Output: dice_loss""" smooth = 1.0 i...
Focal Loss 是一种专门为类别不均衡设计的loss,在《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文中被提出来,应用到了目标检测任务的训练中,但其实这是一种无关特定领域的思想,可以应用到任何类别不均衡的数据中。 首先,还是从二分类的cross entropy(CE)loss入手: ...
1.Focal Loss focal loss是最初由何恺明提出的,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发,分析数据不平衡问题,focal loss与交叉熵损失函数的对比,给出focal loss有效性的解释。 Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡)的问题,实际...
当一个样本被正确分类的时候,pt接近于1,那么(1-Pt)会接近于0,则该损失值会很小,因此回传的梯度贡献就也很小了 当gama=0时候,就是上面的传统加权ce。gama值越大,难样本的loss权值则更大。实验里推荐最好的是gama=2,alpha=0.25 Coding code相对简单,如图。类CEloss可以考虑与dice loss等类IoUloss结合...
文章目录 1 Focal Loss调参概述 2 实验 3 FocalLoss 对样本不平衡的权重调节和减低损失值 4 多分类 focal loss 以及 dice loss 的pytorch以及keras/tf实现 4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 4.2 keras/tf 下的多分类 focal loss 以及 dice l
绝大部分的loss function都不会比cross entropy有显著差异。。。往数据集和数据质量上花功夫，性价比更...
Focal Loss for Dense Object Detection Focal loss是Kaiming He和RBG发表在ICCV2017上的文章。 abstract: one-stage网络和two-stage网络相比,one-stage会得到大量目标位置。one stage不好的原因在于: 极度不平衡的正负样本比例:abchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000:1,而且绝大部分的负样本都是...