A survey of loss functions for semantic segmentation——论文笔记

摘要

图像分割一直是一个活跃的研究领域，因为它有着广泛的应用范围，从自动疾病检测到自动驾驶汽车。过去五年中，各种论文提出了用于不同场景（如数据偏斜、稀疏分割等）的目标损失函数。在本文中，我们总结了一些广泛用于图像分割的知名损失函数，并列出了它们在特定情况下能够帮助模型快速且更好地收敛的应用场景。此外，我们还引入了一种新的Log-Cosh Dice损失函数，并在NBFS颅骨分割开源数据集上与常用的损失函数进行了比较。结果表明，某些损失函数在所有数据集上都表现出色，并且可以在未知数据分布的情况下作为一个良好的基准选择

一、简介

第一部分“简介”主要内容如下：

语义分割的重要性：语义分割被定义为一种像素级别的分类任务，即将图像中的每个像素分配给不同的类别。这项技术在许多领域有着广泛的应用，包括自动疾病检测和自动驾驶等。通过语义分割，不仅可以检测出疾病的存在，还可以精确定位其位置，在医学影像中尤其有用，例如检测肿瘤或病灶。

损失函数的作用：在深度学习模型中，损失函数用于引导算法的学习过程，因此选择合适的损失函数对于设计复杂的语义分割模型至关重要。自2012年以来，研究人员已经开发了多种特定领域的损失函数，以提升模型在不同数据集上的表现。

损失函数的分类：论文介绍了各种损失函数的分类方法，并计划在后续内容中详细讨论15种在语义分割中广泛使用的损失函数，同时分析这些损失函数在不同应用场景中的效果。

总的来说，“简介”部分强调了损失函数在语义分割任务中的关键作用，以及深入研究不同损失函数的重要性，以提高模型的性能和适用性。

二