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...
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...
由于输入的F_{mask}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ma...
input_key="mask", prefix="loss_dice", criterion_key="dice" ), CriterionCallback( input_key="mask", prefix="loss_bce", criterion_key="bce" ), # And only then we aggregate everything into one loss. MetricAggregationCallback( prefix="loss", mode="weighted_sum", metrics={ "loss_dice"...
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...
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...
An auxiliary loss is added to every intermediate Transformer decoder layer and to the learnable query features before the Transformer decoder. Loss weights. We use the binary cross-entropy loss (instead of focal loss [34] in [14]) and the dice loss [41] for our mas...
The weight for the mask loss. dice_weight (`int`, *optional*, defaults to 5.0): The weight for the dice loss. train_num_points (`str` or `function`, *optional*, defaults to 12544): Number of points used for sampling during loss calculation. oversample_ratio (`float`, *optional*, ...
MASK R-CNN 中的交叉熵损失不利于表格这种形状规则、类别单一对象的分割,可采用 Dice Loss 提升分割性能。 对于IMG 和 paper 类图片,由于表格实例的背景较为复杂,分割出来的表格可能是任意多边形,可以考虑采用损失函数对表格形状进行约束或通过后处理手段,找到多边形顶点中的左上、左下、右上、右下四个角点。 七、...
(e) Mask Loss (原文使用Binary Cross Entropy) : Dice Coefficient Loss (2) Feature Maps 提取Backbone : resnet101,使用FPN (3) Mask提取部分模仿FCN,4次卷积+batch normalization计算后一次反卷积之后再一次1*1卷积将Mask输出成H*W*K,K指分类类别 ...