更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。 在使用UNet++时，我们可以调整用例的层数。...度量 我们需要一组指标来比较不同的模型，这里我们有二元交叉熵，Dice 系数和IoU。 二元交叉熵 二分类的常用度量和损失函数，用于度量误分类的概率。...我们将使用PyTorch的binary_cross_entropy_with_logits函数，与Dice系数一起作为损失函数对模型进行训练。 Dice 系数 ?...我使用这个度量和二元交叉熵作为训练模型的损失函数。 IoU ? 一个简单(但有效！)的度量来计算预测的mask与ground truth mask的准确性。...训练和结果 优化这个模型，训练50多个epoch，使用Adam优化器，学习率1e-4，学习率衰减率为没10个epochs乘以0.1， 损失函数是二元交叉熵和Dice 系数的组合。
更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。 在使用UNet++时，我们可以调整用例的层数。...度量 我们需要一组指标来比较不同的模型，这里我们有二元交叉熵，Dice 系数和IoU。 二元交叉熵 二分类的常用度量和损失函数，用于度量误分类的概率。...我们将使用PyTorch的binary_cross_entropy_with_logits函数，与Dice系数一起作为损失函数对模型进行训练。 Dice 系数 对预测值和实际值之间重叠的通用的度量。...我使用这个度量和二元交叉熵作为训练模型的损失函数。 IoU 一个简单(但有效！)的度量来计算预测的mask与ground truth mask的准确性。...训练和结果 优化这个模型，训练50多个epoch，使用Adam优化器，学习率1e-4，学习率衰减率为没10个epochs乘以0.1， 损失函数是二元交叉熵和Dice 系数的组合。
时间 Prompt 提供文本信号，用于引导分割模型从医学影像中学习语义和顺序信息。这些文本信号首先通过一个经过良好训练的编码器进行高维嵌入，然后与图像编码器的特征图进行交互。...该方法的目标是通过最大化同一类别样本之间的相似度，最小化不同类别样本之间的相似度，来学习有意义的表示。在多模态学习的背景下，这涉及将不同模态的表示映射到共享的嵌入空间，以捕捉它们之间的关系和交互。...第一种方法利用了流行的多模态文本编码器CLIP[9]。 然而，CLIP在处理通用自然语言时表现良好，但直接将其应用于医学文本可能会引入一个领域差距。...第二损失函数是针对第i对的文本到图像对比损失： 最后，作者需要优化的损失函数是： 当是一个标量权重时，通过语义对齐模块，不同模态的语义表示被对齐。这为后续模态融合奠定了坚实的基础。...损失函数统一采用二进制交叉熵()和Tversky损失()，是解决不平衡分类问题的损失函数。
深度学习方法 深度学习极大地简化了进行语义分割的工作流程，并且得到了非常好的分割结果。在本节中，我们将讨论用于训练这些深度学习方法的流行的模型架构和损失函数。 1....这种端到端的训练如上图所示。 2. 损失函数 和一般的分类器不同，语义分割必须选择不同的损失函数。下面是一些常用的语义分割损失函数。...让我们看看如下图所示的标准交叉熵损失方程（蓝色）。即使在我们的模型对像素的类的置信度很高的情况下（比如 80%），它也存在一定的损失值（这里大约是 0.3）。...另一方面，当模型对一个类的置信度很高时，焦点损失（紫色，gamma=2）不会对模型造成如此大的影响（即置信度为 80% 的情况下损失接近于 0)。 ?...标准的交叉熵损失（蓝色曲线）vs 带有 gamma 变量的焦点损失 让我们用一个直观的例子来探究一下为什么这很重要。
图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...推广即可得到多分类分割的交叉熵损失函数公式： ? 这里要说明一下，在从二分类推广到多分类分割问题时，需要用到one-hot编码。这在语义分割任务中是一个必不可少的步骤。...小结：交叉熵损失函数行使监督、易于理解，但忽略了不同类样本（像素）在样本空间的数量比例。ont-hot编码广泛应用于图像多类别分割问题中，使得所有二分类损失函数可以间接用于多分类任务。...如果各类像素在图像中的数量不平衡，则可能出现问题，因为数量最多的类别会对损失函数影响最大，从而主导训练过程。Long等提出了为每个类加权的交叉熵损失（WCE），以抵消数据集中存在的类不平衡。...损失进行二值分割，并提出了Jaccard损失的替代品，称为Lovasz-Softmax损失， 适用于多类别分割任务。
图像语义分割损失函数loss盘点 汇总了常用语义分割损失函数....这里针对二类图像语义分割任务，常用损失函数有： 1 - softmax 交叉熵损失函数(softmax loss，softmax with cross entroy loss) 2 - dice loss...其中，dice loss 和 bce loss 仅支持二分类场景. 对于二类图像语义分割任务，经常出现类别分布不均衡的问题，比如：工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等....Dice Loss 与类别不均衡 类别不均衡问题上，dice loss效果为什么比softmax 交叉熵 loss 更好？...其本质上仍是对图片的每个像素进行平等的学习，这就导致如果图像上的多种类别存在不平衡时，模型的训练会由最主流的类别所主导. 网络更偏向于对主流类别的学习，而降低了对非主流类别的特征提取能力.
使用Flickr CC，维基百科通用数据集 使用Human Protein Atlas Dataset 使用IDRiD数据集 数据探索和直觉 使用0.5的阈值对3D分割进行聚类 确认在训练集和测试集的标签分布上有没有不一样的地方...使用带预训练权重的UNet类型的结构在8bit RGB输入图像上提升收敛性和二元分割的性能。 使用LinkNet，因为又快又省内存。...Ring Loss 对标准的损失函数进行了增强，如Softmax。 Hard triplet loss 训练网络进行特征嵌入，最大化不同类别之间的特征的距离。...1024 * BCE(results, masks) + BCE(cls, cls_target) Focal + kappa – Kappa是一种用于多类别分类的损失，这里和Focal loss相加。...使用Mean Squared Error objective function，在某些场景下比二元交叉熵损失好。 训练技巧 尝试不同的学习率。 尝试不同的batch size。
数据不平衡问题：如果训练数据中存在类别不平衡的情况，UNet算法可能会倾向于预测出现频率较高的类别，而忽略出现频率较低的类别。这需要在数据预处理或损失函数设计上进行相应的处理。...可以使用现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow等）来实现模型构建。在搭建模型时需要选择合适的损失函数（如交叉熵损失函数）和优化器（如 Adam 优化器）。...损失函数选择：根据任务的特点和需求选择合适的损失函数。对于图像分割任务，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、Dice 损失函数等。...在训练过程中，选择合适的损失函数（如交叉熵损失函数、Dice 损失函数），并使用合适的优化算法（如Adam 优化器）进行参数更新。...在训练过程中使用了 Adam 优化器和二元交叉熵损失函数，并保存训练好的模型。在测试过程中加载保存的模型，并在测试集上评估模型的准确率。
一个经历了 39 场 Kaggle 比赛的团队在 reddit 上发帖表示，他们整理了一份结构化的图像分割技巧列表，涵盖数据增强、建模、损失函数、训练技巧等多个方面，不失为一份可以参考的图像分割技巧资料...损失函数 损失函数常用来估计模型预测结果与真值之间的差距。选择合适的损失函数，对模型效果很重要。...这部分介绍了一系列损失函数和使用场景，例如： dice 系数：能够很好地处理不平衡数据； 加权边界损失：减少预测分割与真值之间的距离； MultiLabelSoftMarginLoss：基于最大熵优化多标签一对多损失的标准...评估和交叉验证 这部分介绍了 k 折交叉验证、对抗验证和权衡等方法，以及在调整模型最后一层时使用交叉验证方法以有效避免过拟合。 ?...将几何平均数应用于预测； 在推理过程中将图块重叠，使每个边缘像素至少覆盖 3 次，因为 UNET 在边缘区域范围的预测往往较差； 非极大抑制和边界框收缩； 分水岭后处理：在实例分割问题中分离对象。
今天正好是周六，时间充分一点我就来大概盘点一下语义分割的常见Loss，希望能为大家训练语义分割网络的时候提供一些关于Loss方面的知识。...当类别数等于的时候，这个损失就是二元交叉熵，在Pytorch中提供了一个单独的实现。...交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有一个明显的缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景...实验结果展示，当，时，效果最好，这样损失函数训练的过程中关注的样本优先级就是正难>负难>正易>负易了。...训练分割网络，例如FCN，UNet是选择交叉熵Loss还是选择Dice Loss？
机器之心报道 机器之心编辑部 一个经历了 39 场 Kaggle 比赛的团队在 reddit 上发帖表示，他们整理了一份结构化的图像分割技巧列表，涵盖数据增强、建模、损失函数、训练技巧等多个方面，不失为一份可以参考的图像分割技巧资料...损失函数 损失函数常用来估计模型预测结果与真值之间的差距。选择合适的损失函数，对模型效果很重要。...这部分介绍了一系列损失函数和使用场景，例如： dice 系数：能够很好地处理不平衡数据； 加权边界损失：减少预测分割与真值之间的距离； MultiLabelSoftMarginLoss：基于最大熵优化多标签一对多损失的标准...评估和交叉验证 这部分介绍了 k 折交叉验证、对抗验证和权衡等方法，以及在调整模型最后一层时使用交叉验证方法以有效避免过拟合。 ?...将几何平均数应用于预测； 在推理过程中将图块重叠，使每个边缘像素至少覆盖 3 次，因为 UNET 在边缘区域范围的预测往往较差； 非极大抑制和边界框收缩； 分水岭后处理：在实例分割问题中分离对象。
由于 UNet++ 能够处理多尺度和复杂的形状，它在医学影像分割中具有很高的准确性和稳定性。...损失曲线分析：绘制训练过程中的损失函数曲线，可以观察模型的训练进展和收敛情况，判断是否需要调整学习率或其他超参数。...构建模型：根据 UNet++ 的网络结构，在深度学习框架中构建模型。定义损失函数，如交叉熵损失函数、Dice Loss 等。划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。...训练集用于训练模型，验证集用于调节超参数和监控模型性能，测试集用于最终评估模型性能。训练模型：将准备好的数据输入到模型中进行训练。在每个迭代周期（epoch）结束时，使用验证集进行模型性能评估。...模型训练：使用训练集对 UNet++ 模型进行训练，通过优化算法（如 Adam、SGD）和损失函数（如交叉熵损失函数）来最小化模型的预测结果与真实标签的差异。
虽然像聚类这样的无监督方法可以用于分割，但其结果不一定是有语义的。这些方法无法对它们训练的类进行细分，但是在搜索区域界限方面更加擅长。 与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。...数据集和指标 目前有一些常用于训练语义分割模型的数据集： Pascal VOC 2012：有 20 类目标，这些目标包括人类、机动车类以及其他类，可用于目标类别或背景的分割 Cityscapes：50...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。 然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为对一张图来说，交叉熵损失是每一个像素损失的和，它并不鼓励邻近像素保持一致。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。
为此，本研究提出了一种用于语义分割中有效的自顶向下特征聚合的“类别特征Transformer（CFT）”。...提出了一种新颖的方案，在多头交叉注意力的背景下学习特定于类别的特征嵌入，用于语义分割中自顶向下的特征聚合范式。它保证了高度一致的语义并显著降低了模型复杂性。...2.5、Loss Function 总体损失函数定义如公式 9，其中 表示最终像素分类的交叉熵（CE）损失。...作者还使用一个Mask损失，该损失是Focal Loss和 Dice 损失的线性组合，用于监督类别Mask的学习。用于计算损失的Mask按顺序相加。λ和 λ的值经验性地设置为 2 和 5。...总的来说，这些结果证明了多头注意力和统一类别嵌入在聚合多阶段特征时无需显式上采样操作的能力。
机器之心编译 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。...数据集和指标 目前有一些常用于训练语义分割模型的数据集： Pascal VOC 2012：有 20 类目标，这些目标包括人类、机动车类以及其他类，可用于目标类别或背景的分割 Cityscapes：50...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。 然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为对一张图来说，交叉熵损失是每一个像素损失的和，它并不鼓励邻近像素保持一致。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。
这里是COCO测试集中的一张图像的结果： ? 图像分割损失函数 语义分割模型在训练过程中通常使用一个简单的交叉分类熵损失函数。...这是通过改变它的形状来实现的，这样分配给分类良好的样本的损失就降低了。最终，这确保了没有类别不平衡。在这个损失函数中，交叉熵损失被缩放，随着对正确类的置信度的增加，缩放因子衰减为零。...在训练时，比例因子会自动降低简单样本的权重，并聚焦于困难样本。 ? Dice loss 这个损失是通过计算smooth dice coefficient得到的。这种损失是最常用的分割损失。 ?...Weighted cross-entropy 在交叉熵的一种变体中，所有正样本都用一定的系数进行加权。它用于类别不平衡的场景。 ?...其他值得一提的损失包括： TopK loss，其目的是确保网络在训练过程中聚焦于困难样本上。 距离惩罚交叉熵损失，引导网络难以分割的边界地区。
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