Dice Loss。Dice Loss计算目标区域和模型输出之间的重叠分数。这个度量方法对于类别不平衡问题也是有效的。Dice Loss可以计算为: l_{dice}=1-\frac{1}{N}\frac{2\times\sum_{i=1}^{N}y_{i}\hat{y}_{i}}{\sum_{i=1} ^{N}y_{i}^{2}+\sum_{i=1}^{N}\hat{y}_{i}^{2}}, \tag{11...
通过该方式的加持,SegViT-Shrunk可以大幅降低计算量(约40%),同时保持相当的性能。 Loss 在损失函数方面,作者对类别预测概率部分采用分类损失进行监督,对Mask部分采用Mask Loss(它有Focal Loss与Dice Loss组成)进行监督,定义如下: 三、本文实验 为验证所提方案的有效性,作者在ADE20K、COCO-Stuff-10K以及PASCAL-Context...
由于输入的是1/8图片大小,所以产生的instance mask也是1/8图片大小,为了产生高质量的mask,采用双线性插值对预测的instance mask上采样4x,那么最终输出的instance mask就是1/2图片大小。mask部分的loss采用的是dice loss,它和focal loss一样可以解决正负样本不均衡问题,在计算时将gt mask下采样2x以和预测mask达到同样...
此外,仅仅使任务损失最小化,会迫使掩码为了修复原始的教师特征,而倾向于选择全部的特征信息进行替代,导致多个掩码Token互相类似,最后使其全部由1组成,违背了我们想要通过掩码分离特征并对有价值的区域蒸馏的目的。因此,为了强迫掩码表达各自不同的像素空间依赖,我们提出了基于Dice系数(Dice coefficient)的损失函数,如下式...
包括类别损失和mask损失,类别损失是Focol loss,mask损失是Dice loss。 4.Mask Rcnn和Solo对比 5.参考资料 http://www.360doc.com/content/20/1027/19/72090593_942674954.shtml 三、Solov2 1.基本原理 Solov2是2020年的模型,是在Solo上做的改进,改进包括1)mask生成的head,从预测掩膜tensor改成预测掩膜核+掩膜...
采用 Mask R-CNN 为框架构建了深度学习算法,并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台。最后选取数据集 80%进行模型训练,20%进行测试,使用极大值抑制算法,得出最佳先验框(best_anchor),对经过模型得出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行计算,求出评价模型的 Dice 系数为 0.83。
Loss weights. 对于mask loss,文中采用binary cross-entropy loss和 dice loss一起,即 ,其中 . final loss是mask loss和classfication loss一起计算,即 ,其中当有匹配的gt时 ,当匹配的为no object时, post-processing. 对于全景和语义分割来说,后处理方式同MaskFormer,输出对应的mask以及其对应的类别。对于实例分...
匈牙利匹配后,使用相应的groundtruth mask来计算mask损失Lmask。二元交叉熵损失 LBCE 是二元分割任务的明显选择。然而,它在类别不平衡较大的情况下表现不佳(很少前景蒙版点,许多背景点)。 Dice loss Ldice 是专门为解决这种数据不平衡问题而设计的。标签。 IV(右)显示了两种损失组合的 ScanNet 验证得分。虽然 L...
"dice": DiceLoss(mode='binary'), "bce": nn.BCEWithLogitsLoss } 定义回调函数并训练! callbacks = [ # Each criterion is calculated separately. CriterionCallback( input_key="mask", prefix="loss_dice", criterion_key="dice" ), CriterionCallback( ...
8.根据权利要求7所述的基于MASK和自动编码器的场景复杂文本图像编辑方法,其特 征在于,将所述第一自动编码器模块、第二自动编码器模块、第三自动编码器模块、第五自 动编码器模块、第六自动编码器模块的判别损失设置为L1loss+GANloss;将第四自动编码 器模块损失均设置为L1loss+diceloss。 9.根据权利要求1所述的...