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...
BalancedLoss类,测试的时候不会使用 .losses.py—Line27 (该py文件下还有其他的损失函数,感兴趣可以自行查阅) 功能:通过看最后一行,可以发现就是(binary_cross_entropy)交叉熵损失函数,只不过多了一个weight权重,用于平衡计算最终loss。 代码解析(注释): class BalancedLoss(nn.Module): def __init__(self, neg...
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...
import soft_dice_cpp # should import torch before import this ## Soft Dice Loss for binary segmentation ## # v1: pytorch autograd class SoftDiceLossV1(nn.Module): ''' soft-dice loss, useful in binary segmentation ''' def __init__(self, p=1, smooth=1, reduction='...
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...
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...
add SoftclDiceLoss and SoftDiceclDiceLoss loss function in documentation(https://github.com/Project-MONAI/MONAI/blob/dev/docs/source/losses.rst?plain=1) Types of changes Non-breaking change (fix or new feature that would not break existing functionality). Breaking change (fix or new feature...
使用Dice loss实现清晰的边界检测 CNN结构演变总结(一)经典模型 CNN结构演变总结(二)轻量化模型 CNN结构演变总结(三)设计原则 CNN可视化技术总结(一)--特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 CNN可视化技术总结(三)--类可视化 CNN可视化技术总结(四)--可视化工具与项目 ...
dict['loss_giou']=args.giou_loss_coefifargs.masks:weight_dict["loss_mask"]=args.mask_loss_coefweight_dict["loss_dice"]=args.dice_loss_coef# TODO this is a hack# 对 Decoder 中间层进行监督ifargs.aux_loss:aux_weight_dict={}foriinrange(args.dec_layers-1):aux_weight_dict.update({k+...
class SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, smooth=1., dims=(-2,-1)): super(SoftDiceLoss, self).__init__() self.smooth = smooth self.dims = dims def forward(self, x, y): tp = (x * y).sum(self.dims) fp = (x * (1 - y)).sum(self.dims) ...