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...
Loss(F) = \bar{\Delta_{J_{1}}}(m(F)) 这就是结合Lovasz hinge的Jaccard loss。能够有效减少loss。 B.提出了Lovasz-Softmax loss,多类别任务 以前用max-margin setting,现在替换为logistic output。也就是使用Softmax unit将模型输出的score map映射到概率分布里,像传统的cross-entropy loss一样。 1.使用...
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 hinge loss + bce loss和softmax loss的mIoU曲线如下图所示。 图中蓝色曲线为lovasz hinge loss + bce loss,最高mIoU为76.2%,橙色曲线为softmax loss, 最高mIoU为73.44%,相比提升2.76个百分点。 分割效果如下: 可以看出,softmax loss训练的结果中道路并不连续,主干道部分缺失尤为严重。而lovas...
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...
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...
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 ...
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__()...
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...
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...