Dice Loss是一种常用的损失函数之一,它可以帮助模型更好地理解和准确地分割图像。 Dice Loss的计算方式基于Dice系数,该系数是评估两个集合相似度的一种指标。对于图像分割任务来说,模型的预测结果可以被看作是模型标记的集合,而真实的分割结果则是标准的集合。Dice系数的计算方式如下: $$ Dice = \frac{{2 \...
用来度量集合相似度的度量函数通常用于计算两个样本之间的像素之间的相似度
Tversky Loss是Dice Loss的一种推广形式，专门用于处理语义分割任务中的类别不平衡问题。它引入了两个参数...
要么是one-hot（后面会单独有文章来分析什么是one-hot）的表达形式，要么就是概率（比如一张图片是猫的...
公式如图：
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中都非常核心的概念。它用于量化模型的预测结果与实际结果...
Loss公式如下：
Dice loss的分母是否需要平方?从量纲的角度,需要平方;从实际应用的角度,笔者没发现加平方和不加平方在性能上的显著差异。 原始slide可否分享?抱歉,本文已经包含了slide里全部内容,暂无分享slide原文件计划。 相关文章 @article{LossOdyssey, title = {Loss Odyssey in Medical Image Segmentation}, journal = {Medical...