AI代码解释 _base_='./pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py'model=dict(decode_head=dict(loss_decode=dict(type='CrossEntropyLoss',use_sigmoid=False,loss_weight=1.0,# DeepLab 对 cityscapes 使用这种权重 class_weight=[0.8373,0.9180,0.8660,1.0345,1.0166,0.9969,0.9754,1.0489,0.8786,1.0023,0.9539,...
class_weight 将作为权重参数传递给 CrossEntropyLoss。有关详细信息,参阅 PyTorch 文档。 四、多重损失Multiple Losses 对于损失计算,我们支持同时进行多个损失训练。这是在 DRIVE 数据集上训练 unet 的示例配置,其损失函数是 CrossEntropyLoss 和 DiceLoss 的1:3 加权和: _base_ = './fcn_unet_s5-d16_64x64...
loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0, # DeepLab 对 cityscapes 使用这种权重 class_weight=[0.8373, 0.9180, 0.8660, 1.0345, 1.0166, 0.9969, 0.9754, 1.0489, 0.8786, 1.0023, 0.9539, 0.9843, 1.1116, 0.9037, 1.0865, 1.0955, 1.0865, 1.1529, 1.0507]))) 1....
class CrossEntropyLoss(nn.Module): def __init__(self, use_sigmoid=False, use_mask=False, reduction='mean', class_weight=None, loss_weight=1.0, loss_name='loss_ce', avg_non_ignore=False): super(CrossEntropyLoss, self).__init__() assert (use_sigmoid is False) or (use_mask is Fal...
class_weight将被作为weight参数,传递给CrossEntropyLoss。详细信息请参照PyTorch 文档。 同时使用多种损失函数 (Multiple Losses) 对于训练时损失函数的计算,我们目前支持多个损失函数同时使用。 以unet使用DRIVE数据集训练为例, 使用CrossEntropyLoss和DiceLoss的1:3的加权和作为损失函数。配置文件写为: ...
```python loss=dict( type='DiceLoss', loss_weight=1.0, class_weight=[1, 2] #设置前景类别的权重为2,背景类别的权重为1,可以根据具体情况进行调整 ) ``` 需要注意的是,mmsegmentation还提供了其他的损失函数,如CrossEntropyLoss、LovaszLoss等,可以根据具体场景选择合适的损失函数来解决类别不平衡的问题。...
67 ]).to(device=class_weight.device) 69 if avg_non_ignore: 70 label_weights[label == ignore_index] = 0 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered The number of classes I have set should be right. If I try to change it to something else I instead get this error: ...
class_weight=[1.0] * num_classes + [0.1]), to the specified valueclass_weight=[0.1, 1.0, 1.0]in order to deal with the imbalance of classes. Then when I trained, I found the following error report. ../aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:92: operator(): block: [1,0,0], ...
class_weight 将被作为 weight 参数,传递给 CrossEntropyLoss。详细信息请参照 PyTorch 文档。 同时使用多种损失函数 (Multiple Losses) 对于训练时损失函数的计算,我们目前支持多个损失函数同时使用。 以 unet 使用DRIVE 数据集训练为例,使用 CrossEntropyLoss 和DiceLoss 的1:3 的加权和作为损失函数。配置文件写为:...
classMyOptimizer(Optimizer): def__init__(self, a, b, c) 2. 增加优化器到注册表 (registry) 为了让上述定义的模块被框架发现,首先这个模块应该被导入到主命名空间 (main namespace) 里。 有两种方式可以实现它。 修改mmseg/core/optimizer/__init__.py来导入它 ...