pytorch语义分割中CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析

最新推荐文章于 2022-05-31 21:43:17 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fcc_bd_stars/article/details/105158215
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博客主要围绕Pytorch语义分割展开，对其中的CrossEntropyLoss()损失函数进行理解与分析，涉及深度学习和人工智能领域的相关知识。

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pytorch分割损失函数
爱CV
03-01 1531
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 2089
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...
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 1110
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...
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
CrossEntropy用于语义分割
01-07
https://www.jianshu.com/p/a6131515ee1d 补充： loss = nn.CrossEntropyLoss() 注意： input参数为未激活的张量，函数中会为该张量执行softmax->-log。所以使用该loss时，可以不用预先激活。 其中两个参数比较重要，reduce和size_average，默认都为True。reduce=True，此时输出的loss为单个数值，这个前提下，当size_average=True，输出的loss为所有像素的损失的均值，反之为所有像素loss之和。reduce=False，此时输出形式为[b,h,w]，其中包含
pytorch语义分割
02-17
- **交叉熵损失（Cross Entropy Loss）**：常用于多分类任务，包括语义分割，衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。 - ** Dice损失**：特别是在处理类别不平衡问题时，Dice系数损失函数能提供更好的性能，因为它...
pytorch 语义分割loss_语义分割常用Loss Pytorch版
weixin_39958138的博客
12-20 1148
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_关于pytorch语义分割二分类问题的两种做法
weixin_39640157的博客
12-20 840
形式1：输出为单通道分析即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让...
pytorch 中 CrossEntropyLoss 报错
听雨轩的博客
08-15 1539
在 pytorch 中，交叉熵损失函数会报以下的错： 该错误的原因是目标的类别数与预测的类别数不匹配。 只将 CrossEntropyLoss损失函数拿出来，看一下输入和输出。以下代码可以正常的输出loss的值： import torch criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() x = torch.rand(10, 10) # x.shape[10,10] y = torch.tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) # y.sha
在PyTorch中实现的语义分割模型，数据集和损失。-Python开发
05-25
PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv
【PyTorch】使用交叉熵作为语义分割损失函数遇到的坑
XavierJ的博客
05-31 1577
引言 图像语义分割其实就是像素级别的图像分类。因此，我们可以选择交叉熵作为我们的损失函数。但使用交叉熵的时候，有以下几点是需要注意的。 提示 输入给模型的数据维度应该是 4 维的：（batch_size，C，H，W），语义分割标签维度应该是 3 维的：（batch_size，H，W）； 模型预测输出的通道数应该等于语义分割的类别数； 语义分割标签图像的像素值应该在 [0，类别数-1] 范围内。如果不在，读进来之后必须进行转换。 示例 假设语义分割的类别标签有 5 种，原图尺寸为 512x512，数据加载
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 : CrossEntropyLoss 应用于语义分割
小花生的博客
09-11 4674
pytorch : CrossEntropyLoss 应用于语义分割 作 者： 月牙眼的楼下小黑 联 系： zhanglf_tmac (Wechat) 声 明： 欢迎转载本文中的图片或文字，请说明出处 官方文档中对 CrossEntropyLoss()的介绍： 其实： pytorch中的CrossEntropyLoss 是可以直接应用于语义分割任务的。 我们不妨假设一个分割网络的输出形状为：...
pytorch语义分割网络跑自己的数据集时loss保持在0.693174不下降。
Vincent哥的博客
11-25 1993
用这篇论文《Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection》的网络pytorch版本去跑论文的数据效果很不错，但是跑自己的数据loss保持在0.693174不下降。最后发现原因是输出层多加了一个RELU，去掉就正常。 RELU会使输出的值大于0，这样经过sigmoid后值总是大于1/2，这样不利于网络学...
pytorch 限制gpu的使用量_PyTorch踩过的坑
weixin_39664995的博客
11-20 1164
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module: model = model.cuda() model.cuda() 上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移。对于Tensor:和nn.Module...
基于PyTorch的损失函数（语义分割）
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
02-11 5299
前言 这篇博文为一些常见的损失函数提供了参考，你可以很轻松的导入到代码中。 损失函数定义了神经网络模型如何根据每回合的残差计算总体误差，这反过来又影响它们在进行反向传播时调整系数的方式，因此损失函数的选择直接影响模型的性能。 对于分割和其他分类任务，默认选择的损失函数是二进制交叉熵(BCE)。当一个特定的度量，例如dice系数或IoU，被用来判断模型性能时，竞争对手有时会试验从这些度量派生出的损失...
语义分割常用loss介绍及pytorch实现
热门推荐
CaiDaoqing的博客
05-24 4万+
这里介绍语义分割常用的loss函数，附上pytorch实现代码。 Log loss 交叉熵，二分类交叉熵的公式如下： pytorch代码实现： #二值交叉熵，这里输入要经过sigmoid处理 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F nn.BCELoss(F.sigmoid(input), target)...
语义分割损失函数系列(1):交叉熵损失函数
lwf1881的博客
02-22 5791
最近一直在做一些语义分割相关的项目,找损失函数的时候发现网上这些大佬的写得各有千秋,也没说怎么用,在此记录一下自己在训练过程中使用损失函数的一些心得.本人是使用的Pytorch框架,故这一系列都会基于Pytorch来实现。 首先是交叉熵损失函数，语义分割其实是一个逐像素分类的一个分类问题，做过图像分类的应该都比较熟悉交叉熵损失函数。 pytorch中自带有写好的交叉熵函数，只需要调用就行： loss_func = nn.CrossEntropyLoss() torch.nn模块中写好的损失函数都是以类的方
pytorch语义分割损失函数
最新发布
03-24
### PyTorch 中用于语义分割的常用损失函数 在深度学习领域，尤其是针对图像处理中的语义分割任务，选择合适的损失函数对于提升模型性能至关重要。以下是几种常用的损失函数及其实现方式： #### 1. **交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)** 交叉熵损失是最常见的分类问题损失函数之一，在语义分割中也广泛使用。它衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。 ```python import torch.nn as nn loss_function = nn.CrossEntropyLoss() output = model(image)["out"] # 获取模型输出 target = ... # 真实标签 loss = loss_function(output, target) ``` 上述代码展示了如何通过 `nn.CrossEntropyLoss` 来计算损失[^3]。需要注意的是，`nn.CrossEntropyLoss` 自动应用了 softmax 和负对数似然操作，因此输入张量应为原始分数（logits），而不是经过 softmax 处理的概率值。 --- #### 2. **Dice 损失 (Dice Loss)** Dice 损失是一种基于集合相似度的指标，特别适合于解决前景背景比例不均衡的问题。其定义如下： \[ D(A,B) = \frac{2|A \cap B|}{|A| + |B|} \] 其中 \( A \) 表示预测区域，\( B \) 表示目标区域。为了将其转化为可微分的形式以便优化器使用，可以采用以下形式： ```python def dice_loss(preds, targets, smooth=1e-7): preds_flat = preds.view(-1) targets_flat = targets.view(-1) intersection = (preds_flat * targets_flat).sum() union = preds_flat.sum() + targets_flat.sum() return 1 - ((2.0 * intersection + smooth) / (union + smooth)) ``` 此实现适用于二元分割任务。如果扩展到多类分割，则需调整逻辑以支持逐通道计算 Dice 损失[^1]。 --- #### 3. **Focal Loss** 当数据集中存在严重的类别不平衡时，Focal Loss 是一种有效的解决方案。它的核心思想是对难分类样本赋予更高的权重，从而缓解简单正例占据主导地位的现象。 公式表示为： \[ FL(p_t) = -(1-p_t)^{\gamma} \log(p_t) \] 其中 \( p_t \) 是预测概率，\( \gamma \geq 0 \) 控制聚焦程度。 ```python class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, reduction='mean'): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.reduction = reduction def forward(self, inputs, targets): ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")(inputs, targets) pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss if self.reduction == 'mean': return focal_loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return focal_loss.sum() else: return focal_loss ``` 该自定义模块允许灵活设置超参数 \( \alpha \) 和 \( \gamma \)[^2]。 --- #### 4. **组合损失 (Combined Losses)** 实际项目中，单一损失可能无法充分捕捉复杂场景下的特征。因此，通常会将多种损失结合起来使用，例如 Cross Entropy 加上 Dice 或者 Tversky 损失。 ```python combined_loss = cross_entropy_loss + dice_coefficient_weight * dice_loss ``` 这种策略能够综合不同损失的优点，进一步提高模型鲁棒性和泛化能力。 --- ### 总结 以上介绍了四种常见于 PyTorch 的语义分割任务中的损失函数：交叉熵损失、Dice 损失、Focal Loss 及它们的组合形式。每种损失都有特定的应用场景和优势，开发者可根据具体需求选取最适配的一种或多种方案。
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