假如log loss中的f(xij)的表现形式是softmax概率的形式,那么交叉熵loss就是熟知的softmax with cross-entropy loss,简称softmax loss,所以说softmax loss只是交叉熵的一个特例。 softmax loss被广泛用于分类分割等任务,且发展出了很多的变种,有针对不平衡样本问题的weighted softmax loss, focal loss,针对蒸馏学习...
y是预测输出。 该损失函数对于正样本而言,输出概率越大,loss越小,对于负样本而言,输出概率越小,损失越小。如果此时有大量的负样本,那么就有可能损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优。 如下图,即使是(负样本)easy examples(Pt >> 0.5),它的loss也很高,如下图蓝线。 即使是easy ex...
dice soft loss公式 DiceSoftLoss公式是一种用于计算图像分割模型的损失函数。它是在DiceLoss基础上加入了软化的sigmoid函数,用于处理像素级别的分类问题。其公式如下所示: Dice Soft Loss = 1 - (2 * p * t + smooth) / (p + t + smooth) 其中p表示模型预测的概率,t表示真实标签的值,smooth是一个平滑...
对于每个类别的mask,都计算一个 Dice 损失: 将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6):'''Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions.Assumes the...
loss = 1. - (2 * numer + self.smooth) / (denor + self.smooth) return loss ## # v2: self-derived grad formula class SoftDiceLossV2(nn.Module): ''' soft-dice loss, useful in binary segmentation ''' def __init__(self, p=1, smooth=1): super(SoftDiceLossV2,...
在比赛过程中,作者要兼顾LVIS数据集的两大特征:1.数据的长尾分布问题;2.高质量的实例分割...了dice loss和二值交叉熵损失。特别的,掩码损失函数的权重是根据面积比例(掩码的面积与框面积的比值)进行动态变化的。 3. 方法汇总1.表示学习阶段 EQL:Equalization...
定义损失函数(BalancedLoss,测试的时候不会使用); SGD优化器; 获得指数衰减学习率因子函数:ExponentialLR 回到test.py中,看到ExperimentOTB类(test.py --Line19) crtl+左键点进去。进入到experiments\otb.py中 ExperimentOTB类中init函数: 这是Siamfc作者定义的一个类,方便使用OTB10K数据集。
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
def soft_dice(net_output, gt, smooth=1., smooth_in_nom=1., square_nominator=False, square_denom=False): axes = tuple(range(2, len(net_output.size())) if square_nominator: intersect = sum_tensor(net_output * gt, axes, keepdim=False) else: intersect = sum_tensor((net_output * ...
AT_ERROR("this dice loss only supports gpu mode\n"); } at::DeviceGuard guard(logits.device()); return SoftDice_forward_cuda(logits, labels, p, smooth); } at::Tensor SoftDice_backward(const at::Tensor &grad, const at::Tensor &logits, const at::Tensor &labels, const float p, con...