这里的代码在下采样的时候,跟论文中MaxPooling不一样,我觉得吧,MaxPooling会使数据产生一些丢失,所以这里更换为一个Conv,这里大家可以按照自己的实际情况选择。 本质上来说语义分割属于分类问题,今天对比着二分类和多分类的UNet的表现结果,看一下问题。上面的网络是一个二分类,对像素点实现二分类操作【属于、不属于】...
unet多分类pytorch python多分类问题模型 记:新闻分类问题时多分类问题,与电影评论分类很类似又有一些差别,电影评论只有两个分类,而新闻分类有46个分类,所以在空间维度上有所增加,多分类问题的损失函数与二分类问题选择不同,最后一层使用的激活函数不同,其他基本流程都是一样的。 1、路透社数据集:包含许多短新闻及其...
损失函数 在计算多类别任务损失时,最开始是使用了交叉熵损失函数,交叉熵损失函数容易受到类别不平衡影响,后来改用了一种基于IOU的损失函数lovaszSoftmax,效果显著提升。
(3)损失函数替换成mse 多分类一般最后一层原本是softmax,使用了这个激活函数跑完后,没有达到分割效果,所以替换成了之前做过的图对图项目激活函数,效果就出来了,纯属经验之谈,理论还没有进行验证。多分类的损失函数多是交叉熵,经过验证也是不能达到效果,替换成均方根误差。 三、训练与测试 此处可以参考开源代码htt...
Unet结构的多标签分类方法在医学图像分析中有着广泛的应用。例如,在肺部CT图像中,我们需要对肺结节进行分割和分类。通过使用Unet结构的多标签分类方法,可以同时对肺结节的位置进行分割,并预测其恶性程度。这种方法可以帮助医生更准确地诊断肺癌,并提供更好的治疗策略。 Unet结构的多标签分类方法也可以应用于其他医学图像...
多分类unet,baseline https://blog.csdn.net/liu506039293/article/details/103234618 前言 最近研究了三种分割算法,deeplab-v3-plus,FCN,还有Une。FCN是分割网络的开山之作,可以用来学习,deeplab-v3-plus速度比较慢,精度更高,代码改起来比较复杂。落地的话首选还是UNET,相比较与目标检测的网络,代码简单到爆炸,也推荐...
遥感图像多类别语义分割(基于Pytorch-Unet) 前言 去年前就对这方面感兴趣了,但是当时只实现了二分类的语义分割,对多类别的语义分割没有研究。这一块,目前还是挺热门的,从FCN到Unet到deeplabv3+,模型也是不断更迭。 思路 首先复现了FCN(VOC2012)的语义分割代码,大概了解了布局。
我们知道UNet网络时pixel level的网络,它会针对某个像素进行分析。因此在做二分类或者多分类工作时,IoU及其变体就不适用了,应为IoU主要适用于边界检测相关的工作中。下面这些损失函数适用于UNet二分类工作: 二…
4.3 分类指导模块(Classification-guided Module,CGM) 该模块的提出是为了解决医学图像分割过程中非器官图像出现假阳性的现象(意思就是输入一张没有目标器官的图像,经过模型测试,结果显示存在目标器官的假象)。这个分类指导模块就是将模型的最深层经过dropout,卷积,sigmoid等一系列的操作之后得到一个是否有目标器官...
Againonlyu 初级粉丝 1 用nnunetv2跑三分类分割任务在训练的时候一直报这个错该怎么搞啊 真团长sama 铁杆吧友 8 看上去像是数组越界了,直接根据报错在对应的地方 打个breakpoint() 然后把输入输出打出来看看查查。。。你这个还涉及了多线程,建议把线程数进程数都置为1,先debug试试登录...