4.2 Lovasz hinge 对于子模块l,我们定义Lovasz hinge L为下式 Lovasz hinge是Lovasz扩展从[0,1]p到Rp的一个扩展,当l是子模增长的,我们给s的每一个消极组成设定一个阈值(通过max(,0)),则当l增长,公式的后半部分就不会是消极的。当其他情况,我们则通过整个取max(,0)。 通过后面两个命题,我们可以得出上述...
您好,使用lovasz loss来train网络,在test阶段,用于二分类的阈值应该怎么选取呢?另外网络的最后一层(没有使用sigmod,softmax)训练好的网络输出的范围是多大呢? 2018-11-13 回复喜欢 烤个红薯吃 如果是用binary hinge loss,test的时候加一个sigmoid层;如果是用multilabel版的加softmax 2018-12-06 回复...
hinge loss的向量m就是之前讨论的误差向量,通过Lovasz扩展,将损失结果代替为应用了Lovasz hinge的Jaccard loss。作为分段线性函数的组合,它在输出分数中是分段线性的。此外,通过hinge loss向量m,Lovasz hinge在单类预测或在使用hamming距离作为基础的模型降低了标准的hinge loss。图一结果表明在考虑两个像素预测的Jaccard ...
Lovasz loss使用指南 Lovasz softmax loss实验对比 Lovasz hinge loss实验对比 参考文献 Lovasz loss 在图像分割任务中,经常出现类别分布不均匀的情况,例如:工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等。我们可使用lovasz loss解决这个问题。 Lovasz loss基于子模损失(submodular losses)的凸Lovasz扩展,对神经网络的mean...
class LovaszHingeLoss(nn.Layer): """ Binary Lovasz hinge loss. Args: ignore_index (int64): Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. Default ``255``. """ def __init__(self, ignore_index=255): super(LovaszHingeLoss, self).__init__()...
We propose instead a novel convex surrogate loss function for submodular losses, the Lovasz hinge, which leads to O(p log p) complexity with O(p) oracle accesses to the loss function to compute a gradient or cutting-plane. As a result, we have developed the first tractable convex ...
研究发现，基于 Lovasz 扩展的子模集合函数的 piecewise linear 凸替代品对 Jaccard 损失进行了有效改进。 Lovasz 拓展适用于二元图像分割，通过结合 Lovasz hinge 和 Jaccard 损失来优化前景类别。此方法利用 Jaccard 指数优化预测像素，得到一个改进后的损失函数。针对多类任务，提出了 Lovasz-Softmax 损失...
Expand Up@@ -34,7 +34,8 @@ def lovasz_hinge(logits, labels, per_image=True, ignore=None): ignore: void class id """ ifper_image: deftreat_image((log,lab)): deftreat_image(log_lab): log,lab=log_lab log,lab=tf.expand_dims(log,0),tf.expand_dims(lab,0) ...
文章目录 1.简介 2.子模损失函数的优化替代 前景-背景分割 多分类语义分割 3.并集上的交集优化 1.简介 关于简介请参考Lovasz-Softmaxloss2.子模损失函数的优化替代 为了...用Lovasz扩展和指定错误向量m构建代理损失: 前景-背景分割问题,转化为Lovaszhinge 多个分类切割问题,转化为Lovasz-Softmax损失,将Softmax融合...
Lovasz softmax loss配置位于PaddleSeg/configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml,如下所示: SOLVER:LOSS:["lovasz_softmax_loss","softmax_loss"]LOSS_WEIGHT:LOVASZ_SOFTMAX_LOSS:0.2SOFTMAX_LOSS:0.8 Lovasz hinge loss实验对比 我们以道路提取任务为例应用lovasz hinge loss. 基于MiniDeepGlobeRoad...