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本篇博客介绍了一个语义分割项目的模型训练与预测过程，涉及Dice Loss和Focal Loss的损失函数，以及模型参数与训练的细节。通过one-hot编码处理标签，结合深度学习库PyTorch实现语义分割任务。
项目列表
语义分割项目（三）——语义分割模型（U-net和deeplavb3+）
前言
在本系列的前几篇文章中我们介绍了数据与模型，在本篇中我们将数据与模型相结合进行模型训练与预测。
损失函数
在正式构建损失函数之前我们首先介绍一下Dice loss，与其他分类任务不同的是，语义分割不仅要针对单个像素的分类，还包括像素所处位置的回归，对于像素的分类我们可以直接采用交叉熵去尽
pytorch零基础实现语义分割项目（四）——模型训练与预测
于 2023-02-20 09:02:49 首次发布
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