该损失函数提出于柯凯明大神的论文–RetinaNet : Focal Loss for Dense Object Detection Focal loss 目标 one-stage目标检测网络像SSD/YOLO一般在模型训练时会先大密度地在模型终端的系列feature maps上生成出10,000甚至100,0000个目标候选区域,然后再分别对这些候选区域进行分类与位置回归识别。 然而在这些生成的数万...
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...
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 * ...
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...
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 ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛(LVIS Challenge)冠军方案 得到物体包围框,即伪标签,对那些与训练...
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...
经典论文系列 | 目标检测--CornerNet & 又名 anchor boxes的缺陷 名词解释 | 论文中的Ablation study 我们真的需要模型压缩吗 欠拟合与过拟合技术总结 如何看待计算机视觉未来的走向 池化技术总结 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)...
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...
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): super(Soft...
soft dice 损失函数pytorch,深度学习之损失函数学习1什么是损失函数机器学习中的损失函数(lossfunction)是用来评估模型的预测值-f(x)与真实值-y的不一致程度,损失函数越小,代表模型的鲁棒性越好,损失函数能指导模型学习。 2分类任务损失 2.1、0-1loss0-1los