1. 交叉熵损失函数的定义 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)是一种用于测量分类问题中预测结果与真实标签之间差异的损失函数。在 U-net 模型中,图像语义分割任务可以看作是一个像素级的分类问题,因此交叉熵损失函数非常适合用于衡量网络输出和真实标签之间的误差。 2. 交叉熵损失函数的公式 在U-net 模型中,假设...
第一章:图像分割及其损失函数概述-1-语义分割与实例分割概述 2-分割任务中的目标函数定义 3-MIOU评估标准 第二章:卷积神经网络原理与参数解读-1-卷积神经网络应用领域 2-卷积的作用 3-卷积特征值计算方法 4-得到特征图表示 5-步长与卷积核大小对结果的影响 6-边缘填充方法 7-特征图尺寸计算与参数共享 8-池化...
🪵跨领域应用中的自适应损失函数自适应损失函数和U-Net结合的另一个创新点是其在跨领域应用中的使用。例如,在无人机影像分析或农业监测中,根据不同任务的需求,自适应损失函数可以帮助U-Net模型更好地区分重要的特征,如作物病害区域或地块边界。这种方法通过自动调整模型对不同特征的关注度,提高了模型的应用灵活性...
U-Net使用带边界权值的损失函数，逼近边界点像素更高的权重，对紧密相邻的物体有较好的分割效果。
U-Net使用带边界权值的损失函数，逼近边界点像素更高的权重，对紧密相邻的物体有较好的分割效果。
上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课...
针对传统卷积神经网络进行建筑提取时效果不佳的问题,本文以U-Net网络为基础,在U-Net网络的跳跃连接结构中加入注意力门机制,并且使用混合交叉熵损失函数和Lovasz损失函数的策略监督训练.上述方法可有效解决不同层级特征在跳跃连接时,因语义鸿沟而造成拼接后的特征语义损失的问题,而混合损失函数的策略还能有效整合多个不同...
基于3D残差U-Net和加权损失函数的腹部血管分割方法 本发明公开了一种基于3D残差UNet和加权损失函数的腹部血管分割方法,包括以下步骤:S1,输入CT序列图像;S2,对CT序列图像进行预处理,并截取图像的最大连通区域;S4,将截取了最大连通区域后的每套CT图像序列打包成NIFTI格式的数据;S5,将已标注的NIFTI格式的图像... 房斌...
本发明公开了基于多尺度损失函数的改进型U‑Net云图分割方法,包括以下步骤:(1)获取全天空图像分割数据库,对全天空图像分割数据库包含的云图以及与其对应的二值标签进行预处理获得数据集;(2)利用改变卷积方式、添加高效通道注意力机制、修改归一化、添加多尺度特征融合的方法构建改进U‑Net框架;(3)结合Dice损失函数...
为了验证新型Focal Tversky损失函数和改进的Attention U-Net的有效性,研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明,与传统的Dice损失函数和标准的U-Net相比,新型Focal Tversky损失函数和改进的Attention U-Net在医学图像分割任务中取得了显著的优势。无论是在分割精度、召回率还是F1分数等评价指标上,新型Focal Tversky损失函...