在图像分割任务中,经常用到Dice损失,一起来简单理解一下定义和代码实现。
1. Dice损失的定义
Dice系数是一种集合相似度度量函数,通常用于计算两个样本的相似度(值得范围为[0,1]),公式为:
其中,表示集合X和Y的交集,
和
表示其元素个数,对于分割任务而言,
和
分别表示分割的Ground True和Predict mask。
由于Dice损失和Dice系数的关系是:DiceLoss = 1 - DiceCoefficient,由此得到Dice Loss的公式为:
2. keras代码实现
代码实现的时候,常会加上一个smooth,防止分母为0,由此公式可以变成:
keras实现:
# 防止分母为0
smooth = 100
# 定义Dice系数
def dice_coef(y_true, y_pred):
y_truef = K.flatten(y_true) # 将y_true拉为一维
y_predf = K.flatten(y_pred)
intersection = K.sum(y_truef * y_predf)
return (2 * intersection + smooth) / (K.sum(y_truef) + K.sum(y_predf) + smooth)
# 定义Dice损失函数
def dice_coef_loss(y_true, y_pred):
return 1-dice_coef(y_true, y_pred)