语义分割常用loss介绍及pytorch实现

最新推荐文章于 2024-08-21 18:05:55 发布
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pytorch分割损失函数
爱CV
03-01 1537
1. focal loss https://www.cnblogs.com/gshang/p/13922008.html class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma
pytorch 语义分割loss_Focal Loss理论及PyTorch实现
weixin_33213911的博客
12-30 2091
一、基本理论采用soft - gamma： 在训练的过程中阶段性的增大gamma 可能会有更好的性能提升。alpha 与每个类别在训练数据中的频率有关。F.nll_loss(torch.log(F.softmax(inputs, dim=1)，target)的函数功能与F.cross_entropy相同。F.nll_loss中实现了对于target的one-hot encoding，将其编码成与i...
语义分割中那些常见的loss
weixin_44095417的博客
03-20 2163
语义分割是计算机视觉中的一个任务，常用的语义分割损失函数包括： 交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 「交叉熵损失（Cross Entropy Loss）」是在分类任务中常用的一种损失函数，也被称为负对数似然损失（Negative Log-Likelihood Loss）。它主要用于测量模型输出的概率分布与实际标签之间的差异。在语义分割任务中，交叉熵损失通常被应用于像素级别的分类。 假设有一个像素属于C类别的图像，其真实标签为one-hot编码的向量[0, 0, ..., 1, ..., 0]
语义分割中的常用Loss实战
Guo_Python的博客
01-19 2448
1.nn.BCEWithLogitsLoss() 与nn.CrossEntropyLoss() 工程代码参考：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet.git （1）nn.BCEWithLogitsLoss() 一般用于两个类别的分割，只有前景和背景。 （2）nn.CrossEntropyLoss() 一般用于多个类别的分割。 具体应用见代码和注释： import torch import torch...
pytorch语义分割中CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数的理解与分析
patience_of_study的博客
02-02 1万+
在语义分割任务中，根据数据的分布情况可选择不同的损失函数对网络输出和标签进行数值运算，以达到较优的训练效果。特别，在数据样本不均衡以及样本难易程度不同时，选择FocalLoss和DiceLoss往往能起到事半功倍的效果。本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下分析： 1.数据准备 一般来讲，RGB图像数据经过网络过后最终的输出形式为一个四维张量，shape为（batch_size, Num_class, high, width），分别对应batch
pytorch 语义分割loss_语义分割常用Loss Pytorch版
weixin_39958138的博客
12-20 1152
CrossEntropyLoss交叉熵importtorchimporttorch.nnasnncriterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(input,target)Dice lossDice loss是针对前景比例太小的问题提出的，dice系数源于二分类，本质上是衡量两个样本的重叠部分。公式如下：importtorchimpor...
pytorch 语义分割loss_超详细的语义分割中Loss盘点
weixin_39706127的博客
12-20 1120
前言前两天介绍了一下Contrastive Loss，Triplet Loss以及Center Loss。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。此文只为抛转引玉，一些Loss笔者暂时也没有进行试验，之后做了实验有了实验结果会继续更新。带权交叉熵 LossFocal Loss何凯明团队在RetinaNe...
三个优秀的PyTorch实现语义分割框架
小舟的博客
05-04 1107
通过与分割标准图像的对比，可以发现该模型的输出分割图像与分割标准图像几乎一致，同时模型的输出分割图像与原图也较好的融合，说明该模型具有较好的准确性。此外，从输入图像大小来看，该模型可以输入任意大小的图像，并输出相同大小的已经标签好的分割图像。由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。但总体来说，该模型对PASCAL VOC数据集的图像分割达到了较高准确率。
Pytorch下实现Unet对自己多类别数据集的语义分割
01-11
2. **定义损失函数**：在多类别语义分割中，常用的损失函数是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），对于每个像素，计算预测概率分布和真实标签之间的差异。 3. **优化器选择**：通常选用Adam或SGD作为优化器，设置...
PyTorch语义分割系列——类别分割流程概览
weixin_48633207的博客
07-17 697
此篇文章讲述语义分割中类别分割的流程。内容包括：数据加载、数据分割、创建数据加载器、模型构建、训练、测试。除此之外，还简单介绍了常用的评估指标和如何绘制预测结果。
pytorch实现focal loss的两种方式小结
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch实现focal loss的两种方式小结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch下实现mIou(mean intersection over union)和pA(pixel accuracy)
01-06
mIou import torch import numpy as np def Iou(input,target,classNum): ''' :param input: [b,h,w] :param target: [b,h,w] :param classNum: scalar :return: ''' inputTmp = torch.zeros([input.shape[0],classNum,input.shape[1],input.shape[2]])#创建[b,c,h,w]大小的0矩阵 targetTmp = to
Python-在PyTorch中实现的语义分割模型数据集和损失
08-11
在PyTorch中实现的语义分割模型，数据集和损失
enet分割_Enet、refinenet多类别的语义分割的loss
weixin_39647458的博客
02-06 332
1、语义分割的loss再pytorch里有两个方式计算，其效果是一样的。A、使用CrossEntropyLoss():# Intialize ENetmodel = ENet(num_classes).to(device)# Check if the network architecture is correctprint(model)# We are going to use the Cross...
【LOSS】语义分割的各种loss详解与实现
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咖啡味儿的咖啡
11-30 4万+
前言： 在参加Kaggle的比赛中，有时遇到的分割任务是那种背景所占比例很大，但是物体所占比例很小的那种严重不平衡的数据集，这时需要谨慎的挑选loss函数。 Loss： 1.Log loss log loss其实就是TensorFlow中的 tf.losses.sigmoid_cross_entropy或者Keras的keras.losses.binary_crossentropy...
【深度学习】Focal Loss 损失函数
AI小白的学习记录，欢迎交流~
08-21 1万+
1. Focal Loss 介绍 Focal Loss 是一种专门设计用于处理类别不平衡问题的损失函数，特别是在目标检测任务中表现出色。它最早由 Facebook AI Research (FAIR) 提出的，在物体检测中，如 RetinaNet，解决了正负样本严重不平衡的问题。 论文链接：Focal Loss for Dense Object Detection 2. 背景 在许多实际应用中，如目标检测，类别不平衡是一个常见问题。例如，在一个图像中，背景（负样本）通常占据大多数，而目标物体（正样本）很少
语义分割 各种loss实现 python
别说话写代码的博客
02-19 8979
文章转自：https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/84576044，侵删 前言： 在参加Kaggle的比赛中，有时遇到的分割任务是那种背景所占比例很大，但是物体所占比例很小的那种严重不平衡的数据集，这时需要谨慎的挑选loss函数。 Loss： 1.Log loss  log loss其实就是TensorFlow中的  tf.l...
HCIP-Datacom-Core Technology V1.0 培训教材（PPT）.rar
最新发布
06-09
关于HCIP-Datacom认证培训资料，请注意以下重要信息： 官方资料获取途径： 华为官方课程材料仅通过授权培训中心提供 建议访问华为企业技术支持官网（e.huawei.com）查询最新课程信息 联系当地华为授权培训中心（HALP）获取正规培训服务 推荐备考资源： $$ \text{备考资料} = \left{ \begin{array}{l} \text{《HCIP-Datacom-Core Technology 官方考试大纲》} \ \text{华为产品文档（支持网站技术白皮书）} \ \text{ENSP模拟器实验手册} \ \text{华为社区技术论坛案例分享} \end{array} \right. $$ 核心技术重点领域： exam_keypoints = [ "网络架构设计（SDN/NFV）", "路由协议高级应用（OSPFv3, BGP路由策略）", "IPv6过渡技术", "MPLS VPN原理与实践", "QoS部署方案", "网络安全实施方案" ] 实验环境搭建建议： 使用华为eNSP模拟器完成至少80%的拓扑实验 重点练习VXLAN、MPLS VPN等复杂组网场景 建议配置日志记录：[Huawei] info-center enable 最新考试动态： 建议定期查看华为认证官网更新，当前版本V1.0重点关注： $$ \frac{\partial}{\partial t}(\text{网络自动化能力}) > \text{传统配置技能} $$ 如需了解具体技术点解析或实验配置示例，请告知具体方向，我将提供详细说明。备考时请注重理论与实践结合，建议预留至少30%的学习时间用于实验验证。
Extended_DFANet: PyTorch实现的语义分割模型
标签中的‘分割’表明该模型主要用于图像分割任务，‘pytorch’重复强调了使用的开发框架，‘深度学习’指出模型的技术基础，‘语义分割’描述了模型的具体应用场景，而‘道路提取’则指明了模型的一个特定应用领域...
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