变体(Advanced U-Net variants) 空洞卷积(Dilated/atrous convolutions) 损失函数 常用数据集以及图像分割大赛 数据集 以往的Kaggle竞赛 延伸阅读...如果各种类在图像分布不平衡时，这可能会是一个问题，因为训练过程将受最多的类所支配。Long等人（FCN论文）为每个输出通道的损失使用了权重，以抵消数据集中类不平衡问题。...同时，Ronneberger等人（U-Net论文）为每个像素的损失设置权重，使得分割对象的边界处具有更高的权重。...该损失加权方案使得U-Net模型以不连续的方式分割生物医学图像中的细胞，这样可以在二元分割图中容易地分离出单个细胞 ?...Dice系数最初针对二进制数据而提出的，计算公式如下： ? 因为我们的目标mask是二进制的，所以我们首先将预测结果中在目标mask中为0的像素清零。
1、介绍 在人脸识别、图像分类和实例分割等视觉任务中，人们提出了越来越多的方法来学习长尾数据。我们关注的是长尾实例分割问题，由于类不平衡问题，这一问题特别具有挑战性。...我们可以看到，尾部中大约有300个稀有类，它们的正目标实例不超过 个。这种稀缺的训练数据导致大多数尾部类的性能较差，预测它们的类概率接近零。...实例平衡采样对第一个特征学习阶段很有用，随后是具有类平衡采样的类优化阶段。 长尾实例分割： 为了处理实例分割任务中的类不平衡，最近的方法仍然严重依赖于数据重新采样、重新加权和解耦训练的思想。...它们都是为具有高度类不平衡分布的长期实例分割而设计的。我们选择LVIS v1.0数据集而不是LVIS v0.5数据集，因为前者有更多的标记数据用于有意义的评估和比较。...在两个具有挑战性的实例分割数据集LVIS v1.0和COCO-LT以及不平衡图像分类基准CIFAR-LT-100上显示了令人信服的结果。
选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 ? 计算机视觉是计算机科学的一个领域，主要研究从数字图像中自动提取信息。...选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 这篇文章的主要目的是总结一些重要的损失函数在计算机视觉中的使用。...由于这些损失函数分别对每个像素向量的类预测进行评估，然后对所有像素进行平均，因此它们断言图像中的每个像素都具有相同的学习能力。这在图像的语义分割中特别有用，因为模型需要学习像素级的密集预测。...在U-Net等模型中也使用了这些损失函数的变体，在用于图像分割时采用加权的像素级交叉熵损失来处理类间不平衡问题。 类不平衡是像素级分类任务中常见的问题。当图像数据中的各种类不平衡时，就会出现这种情况。...对于典型的机器学习模型，收敛可以看作是在训练数据集上让所选损失函数最小化。在GAN中，收敛标志着双人博弈的结束，是寻求生成器和判别器损失之间的平衡。
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。...其实不然，简单来说，工业缺陷检测中的语义分割存在以下的问题： 类间差异小，存在模糊地带：以磁瓦缺陷数据集[4]为例，线状物体在多种缺陷或者无缺陷情况都有出现。...类内差异大：同一类缺陷下，缺陷的大小，形状，位置多变。 样本不平衡：有些数据集中，严重存在着正负样本不平衡的问题，良品多，不良率小。...缺陷样本少导致样本不平衡怎么办？ 首先可以通过损失函数来改进。损失函数分两类，一类是基于分布的，一类是基于区域的。...由于Dice loss函数的非凸特性，可能导致训练时不收敛，近年来也有Log-CoshDice Loss对数损失被提出[14]。 除此之外，数据增强也是一个从原始数据集中提取更多信息的方式。
这里使用的α和β值都是 1，γ则被设置为 0.001。两个δ都是拉力和推力的阈值。 解析：在获得语义分割图 ( 车、狗、计算机、…) 之后，我们将每个类掩码细分为实例。...然后围绕该点 (在嵌入空间中) 扩展一组点，然后再次计算它们的平均值，并且重复该过程直到平均值的变化不显著。根据我的经验，算法只需不超过 10 次迭代就能收敛。...实例的大小可能会变化，因此，为了缓解这种不平衡问题，像素对会根据所属实例的大小进行加权。 ? 基于像素对之间的 logistic 距离的对数损失 种子损失：对于每个像素，模型学习几个种子得分。...GBMS 中存在三次收敛保证，因此在应用多次变换之后，最终我们应该得到非常密集、几乎呈点状的聚类。...我们论述了三篇关于损失函数和解析的解决方法。 （1）基于判别损失函数的语义实例分割 使用了非成对的损失函数。使用图像中所有像素产生了特别丰富的梯度。
（2）简单集成法 “简单集成法”是Liu等人提出针对不平衡样本问题的一种简单集成学习解决方案，好处在于模型集成的同时还能缓解数据不平衡带来的问题。...简单集成法，简单说三点： 对于样本较多的类采取降采样(undersampling)，每次采样数依据样本数量最少的类别而定，这样每类取到的样本数可保持均等； 采样结束后，针对每次采样得到的子数据集训练模型...若网络超参数设置得当，深度模型随着网络训练的进行会逐步趋于收敛，但不同训练轮数的结果仍有不同。无法确定到底哪一轮得到的模型最适用于测试数据，我们将最后几轮训练结果做集成。...具体的做法如下，以分类任务为例：可将包括交叉熵损失、合页损失、大间隔交叉熵损失、中心损失等作为损失函数分别训练模型。...； （4）多层特征融合法 由于深度卷积神经网络特征具有层次性的特点，不同层特征富含的语义信息可以相互补充，因而在目标检测、图像语义分割、细粒度图像检索这些领域常见多层特征融合策略的使用。
Online Hard Example Mining 试图解决这个问题，其核心思想如下： 挖掘困难样本：在每个训练批次中，OHEM 首先使用当前模型对数据集中的所有样本进行前向传播，并计算每个样本的损失值...损失加权（可选）：OHEM 不仅仅选择困难样本，还将这些样本的损失值进行加权，以确保模型更多地关注难以分类的样本。这意味着在反向传播过程中，困难样本的梯度对模型参数的更新具有更大的影响。...OHEM 的优点是可以帮助模型集中精力处理难以分类的样本，从而提高模型的性能，特别是在高度不平衡的数据集中。它在目标检测、图像分类和语义分割等任务中得到广泛应用。...为什么要 Hard Mining 减少fg和bg的ratio，而且不需要人为设计这个ratio； 加速收敛，减少显存需要这些硬件的条件依赖； hard mining已经证实了是一种booststrapping...算法优点 对于数据的类别不平衡问题不需要采用设置正负样本比例的方式来解决，这种在线选择方式针对性更强； 随着数据集的增大，算法的提升更加明显（作者是通过在COCO数据集上做实验和VOC数据集做对比，因为前者的数据集更大
本文对一些经典语义分割方法和基于深度学习的语义分割方法进行了讨论，此外还讨论了常见的选择和应用损失函数的方法。 ? 语义分割。...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。...焦点损失（Focal Loss） 《Focal Loss for Dense Object Detection》一文中介绍的焦点损失是对标准的交叉熵损失的一种改进，用于类别极度不平衡的情况。...Dice 损失 Dice 损失是另一种流行的损失函数，用于类极度不平衡的语义分割问题。...Dice 系数的求导过程 虽然 Dice 损失对类不平衡的样本很有效，但计算其导数的公式（如上所示）在分母中有平方项。当这些值很小时，我们就可以得到很大的梯度，导致训练不稳定。
前戏 【导读】今天分享一篇斯坦福大学刚出的论文，本文量化了磁共振成像中与CNN分割性能相关的三个因素的影响：网络架构，训练损失函数和训练数据特征。...的高保真语义分割对于估计临床和研究应用中的组织形态测量和 relaxation 参数是至关重要的。...在本文中，我们量化了与CNN分割性能相关的三个因素的影响：网络架构，训练损失函数和训练数据特征。 我们评估这些变化对股骨软骨分割的影响，并提出对CNN架构和训练方法的修改，以便有效地训练这些模型。...损失函数 论文在类别不平衡的情况下选择了常用于分割的四种损失函数用于比较： general cross-entropy losses soft Dice loss weighted cross-entropy...尽管这些区域的准确度较低，但这些网络准确地分割了具有由病理学引起的异质信号和具有相似信号的解剖结构接近的切片（下图3C）。 ?
语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标（下图左），而在实例分割中，相似的目标也会使用不同标签进行标注（下图右）。 ?...图源：Kaiming He et. al 2017「Mask R-CNN」 图像分割的损失函数、数据集、框架 语义分割模型在训练过程中通常使用简单的跨类别熵损失函数。...边界损失 边界损失的一种变体被用于高度不平衡的分割任务。这种损失的形式是一种空间轮廓而非区域的距离度量。此方式解决了高度不平衡任务中区域损失带来的问题。 ? 5....加权交叉熵 在交叉熵的一种变体中，所有正向的样本都按一定的系数加权，用于类不平衡的情况下。 ?...之所以大家没有注意到这些本质问题，是因为现有的数据库把这些问题都规避掉了。」 其他答主也指出了一些尚待研究的方向，比如轻量级语义分割、点云分割、实时分割、如何更有效地利用数据等。
语义分割的目标是像素级分类，将属于同一对象类的图像像素聚类在一起。这项工作的重点是语义图像分割，其目标是像素级分类，属于同一对象类的图像像素被聚类在一起。像素级分类的一个例子可以在图1中看到。...[71]中侧重于语义分割网络的通道修剪，通过基于分类和分割任务修剪卷积滤波器，将操作数量减少50%，仅损失1%的mIoU。网络修剪可提高卷积神经网络和语义分割性能，参见[72]和[73]。...图11 通道洗牌体系结构 4.13 两个分支网络 通过降采样原始图像，可以显著提高语义分割架构的推理速度，但会导致空间细节的损失。...5.3 ADE20K ADE20K[96]数据集由麻省理工学院计算机视觉实验室开发，包含25K张图像，具有密集的注释图像和近2700个类。图像被手动详细分割，涵盖了各种场景、对象和对象部分类别。...交集与并集的比率（所有类的总和）是 mIoU 或 Jaccard 指数。它对类别不平衡具有鲁棒性，并且可以说是评估语义分割任务时最流行的指标。
利用基础模型所学的强大而广义的表示，本文旨在研究在不忘记所学知识的情况下将基础模型扩展到新类和新任务的能力。最近的连续语义分割（CSS）技术旨在重放旧数据或从以前的模型中提取知识，以缓解模型差异。...SegViT是通过分类损失和二进制Mask损失来训练的。分类损失（ L_{cls} ）使类别预测和实际目标之间的交叉熵最小化。...Mask损失（ L_{mask} ）由Focal Loss和Dice Loss组成，用于优化分割精度并解决Mask预测中的样本不平衡问题。...这些方法侧重于使用ResNet Backbone 的DeepLabV3的连续语义分割，该 Backbone 在区分不同类别时具有较差的鲁棒性Vision 表示。...通过取在每个像素中具有最高分数的类 c 来获得分割的 \hat O^t ，定义为 基于任务 t 的GT Y^t ，使用等式5中定义的损失函数来训练SegViT。
01 Introduction实例分割比语义分割更具挑战性，因为它需要识别一类目标的每个单独实例，以及每个实例的可见范围。然而，事实证明，恢复的信息对于场景理解非常宝贵。...实例分割的损失函数定义为：N_z其中 是簇的总数， 是第 个点的语义预测， 是第 个簇的语义标签， 是二元交叉熵损失函数。...1是一个指示函数，表示只在与组 具有相同语义标签的点上计算损失， 是一个归一化项，计算为：\mathcal{L}_{dice}除了逐点监督之外，我们还利用了dice loss[36] ，它旨在解决前景点和背景点之间的不平衡问题...4.1 Training detailsDyCo3D的损失函数可以表示为：\mathcal{L}_{dice}其中 是语义分割， 是实例质心监督， 和 是实例分割的两个损失项。...所有损失权重都设置为1.0。\mathcal{C}^{z}在推理期间，我们对实例二进制掩码 执行NMS，通过前景点之间的语义分数的平均值进行评分。IoU阈值与[20]相同，值为0.3。
本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。...自动驾驶中实时语义分割道路场景。（图源：https://m.youtube.com/watch?v=ATlcEDSPWXY） 还有一点要注意的是我们不会分割同一类别的实例，只需要关注每一个像素的类别。...换句话讲，如果在输入图像中有两个目标属于同一类，分割映射不会将其分为单独的两个目标。 相对地，实例分割模型是另一种不同的模型，该模型可以区分同一类的不同目标。...文章作者是这样说明这一问题的： 语义分割面临的主要是语义和位置之间的紧张关系：全局信息解决语义问题，而局部信息解决位置问题……将精细层和粗略层结合，使模型做出不违背全局结构的局部预测。...损失加权方案 由于密集预测的本质，我们在衡量损失加权时有很大的灵活性。 Long 等人（FCN 论文）提出对于每个输出通道的加权损失都是为了抵消数据集中的类别不平衡。
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。...语义分割原图与分割结果对比 但是FCN类网络输出结果是h*w*c的特征图，想要在特征图与GT之间 计算Loss值 ，就必须进行转换使两者额的shape对应，而且每个像素点拥有对每一类的预测概率。...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。...）的加权和构成的损失函数，以提高小结构的分割精度，这些要分割的小结构对象的大小一般存在较大差异。 ? 其中： ? ? 分别表示像素位置，预测标签和数据真实标签（GT）。 ?
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务，简言之就是「这张图片里有什么，其在图片中的位置是什么？」本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。...自动驾驶中实时语义分割道路场景。（图源：https://m.youtube.com/watch?v=ATlcEDSPWXY） 还有一点要注意的是我们不会分割同一类别的实例，只需要关注每一个像素的类别。...换句话讲，如果在输入图像中有两个目标属于同一类，分割映射不会将其分为单独的两个目标。 相对地，实例分割模型是另一种不同的模型，该模型可以区分同一类的不同目标。...文章作者是这样说明这一问题的： 语义分割面临的主要是语义和位置之间的紧张关系：全局信息解决语义问题，而局部信息解决位置问题……将精细层和粗略层结合，使模型做出不违背全局结构的局部预测。...损失加权方案 由于密集预测的本质，我们在衡量损失加权时有很大的灵活性。 Long 等人（FCN 论文）提出对于每个输出通道的加权损失都是为了抵消数据集中的类别不平衡。
讲解Focal Loss的Pytorch实现Focal Loss（焦点损失）是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测和图像分割任务。...总结： Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，在目标检测和图像分割等任务中具有很好的效果。...Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。它在处理类别不平衡数据时相较于传统的交叉熵损失函数具有一些优势，但也存在一些缺点。...特别是当类别不平衡问题严重时，使用Focal Loss可能会导致梯度爆炸或消失问题，使得模型难以收敛或无法取得良好的结果。这需要仔细调整超参数和优化策略，以避免不稳定性的影响。...综上所述，虽然Focal Loss在解决类别不平衡问题上具有一定的优势，但也存在一些缺点。在实际应用中，我们应该根据具体问题和数据集的特点，选择合适的损失函数或组合多种方法来处理类别不平衡问题。
中定义的类的分割。...因为它们共享SemanticKITTI中可用的大多数类，因此可以在域之间直接匹配类标签，再次从分割图中移除动态对象类类别，例如汽车或行人。...为了检查得到的参数是否确实是最优的，在初始猜测中添加一个小的附加噪声，以便退出可能找到的损失的局部最小值，附加噪声的尺度可以基于初始测量的相机姿态的测量精度，然后，可以使用具有噪声初始值的重复优化来丢弃具有高最终损失值的次优参数集...此外，我们通过不手动校正图像分割来测试完全自动标记的KITTI场景，这些场景中的性能仅略有下降，甚至保持在相同的范围内，因此与半自动用例相当。...总结 本文提出了一种用于基础设施和智能驾驶车辆中相机的外参校准方法，在我们的方法中，在获得了lidar数据和相机数据的语义分割后，通过使用循环优化将语义的分割图像与分割的激光雷达数据的渲染视图相匹配，使用该分割数据来找到最佳校准参数
这些方法已能重建大部分的平面区域，但仍存在类不平衡问题。 在实际情况中，场景中的小平面区域是很常见的，当出现严重类不平衡问题时，往往会导致小平面被归类到其他大平面或背景信息中去。...PlaneAE[4]首先利用语义分割算法区分平面和非平面区域，然后利用关联嵌入向量将平面像素聚类成分段平面实例，该方法进一步提高了平面分割精度。...上述方法均使用了多分支网络对平面区域进行分割，但忽视了场景在同一尺度下，由于过大的平面差异所带来的类不平衡现象。这种现象往往导致场景中的较小平面被归类到背景信息中，影响最后重建的精度。...本文方法在利用了骰子损失的特性的同时，还提高了损耗的灵敏度。该方法比单纯交叉熵损失更好地解决了类不平衡的问题，且稳定性也优于单骰子损失。...经过实验表明，本文算法可解决平面的类不平衡问题，有效地提高了平面分割精度，获得了更准确的室内三维分段平面重建模型。
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