Dice损失函数基础知识及代码实现

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:

DiceCoefficient=\frac{2\left | X\cap Y \right |}{\left | x \right |+\left | Y \right |}

其中,\left | X\cap Y \right |表示集合X和Y的交集,\left | X \right |\left | Y \right |表示其元素个数,对于分割任务而言,\left | X \right |\left | Y \right |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:

DiceLoss=1- \frac{2\left | X\cap Y \right |}{\left | x \right |+\left | Y \right |}

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:

DiceLoss=1- \frac{2\left | X\cap Y \right |+smooth}{\left | x \right |+\left | Y \right |+smooth}

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)

 

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