Dice Loss损失函数

最新推荐文章于 2025-05-22 09:59:23 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-22 09:59:23 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.360doc.com/content/20/1027/19/72090593_942674952.shtml
文章标签：

#深度学习

博客对语义分割中的Dice Loss进行深度分析，聚焦于信息技术领域中深度学习相关的语义分割技术，为相关研究和应用提供参考。
常用损失函数（二）：Dice Loss
Mike_honor的博客
07-20 4万+
DiceLoss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CELoss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见FocalLoss）。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果，需要进行组合使用，比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+Focal Loss等。......
图像分割之常用损失函数-Dice Loss
m0_64524798的博客
03-15 3927
对于dice的总结
深度学习——损伤函数（dice_loss）
qq_54000767的博客
04-02 5421
深度学习——损伤函数（dice_loss）
损失函数——Dice Loss损失函数
weixin_50752408的博客
03-15 8588
然而，Dice Loss也有一些缺点。然后计算预测结果和真实结果的重叠部分和并集，根据 Dice Loss 的公式计算 Dice 系数，并将其转换为损失值。与交叉熵损失函数相比，Dice Loss能够更好地处理类别不平衡问题，因为它在计算时将每个像素的权重考虑在内，而不是简单地将像素的数量作为权重。是一种用于图像分割任务的损失函数，它的基本思想是计算预测结果和真实结果的重叠部分，通过最小化两者的差异来优化模型。其中，N是像素总数，pi​是模型预测的第i个像素的值，gi​是真实标签的第i个像素的值。
Dice损失函数
985小菜鸡
05-29 4614
Dice损失函数通过最大化模型预测结果与真实标签的重叠部分来提高分割精度，特别适用于医学图像分割等需要高精度的小目标区域分割的场景。其公式简单直观，计算方便，同时在处理类别不平衡问题上表现出色，是图像分割任务中的常用损失函数。
【损失函数03】Dice Loss
老王的博客
10-23 1598
分别表示ground truth (真实的mask) 和 predict mask (预测的mask)。根据二分类的实现，每个类别单独计算Dice Loss，最后再把它们相加求平均。Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice命名，
分类问题损失函数 – dice coefficient
01-07
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Biyoner/article/details/84728417 https://en.wikipedia.org/wiki/Sørensen–Dice_coefficient https://www.aiuai.cn/aifarm1159.html dice coefficient是用于评估两个样本的相似性的统计量，本质上是衡量两个样本的重叠部分。 公式： |x|、|Y|分别表示每个集合中元素数。其中，分子中的系数 2，是因为分母存在重复计算 X 和 Y 之间的共同元素的原因。 dice loss比较适用于样本
损失函数：BCE Loss（二元交叉熵损失函数）、Dice Loss（Dice相似系数损失函数）
热门推荐
FriendshipTang的博客
04-10 2万+
Python、PyTorch、人工智能、损失函数
Dice Loss
sinat_36789271的博客
06-15 2351
​ Dice Loss 可以缓解样本中前景背景（面积）不平衡带来的消极影响，前景背景不平衡也就是说图像中大部分区域是不包含目标的，只有一小部分区域包含目标。Dice Loss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CE Loss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见Focal Loss）。近似为预测图像的像素与真实标签图像的像素之间的点乘，并将点乘结果相加，注意，dice loss通常是不计算背景类的。
损失函数 Dice Loss, Dice + BCE , IoU Loss
最新发布
2403_88150975的博客
05-22 1563
步骤解释sigmoid将输出转换为概率view(-1)展平图像数据求预测和真实标签的重叠区域smooth防止除以 0 的技巧1 - dice将重叠度转为损失函数推荐使用的场景：医学图像分割（肿瘤、细胞等）小目标不平衡任务（前景少、背景多）对结构和边界要求高的任务IoU（Intersection over Union）即“交并比”，用于衡量两个区域之间的重叠程度：其中：A 表示预测的分割掩膜（预测 mask）；B 表示真实的分割掩膜（ground truth）；
dice loss损失函数
07-25
Dice Loss（Dice损失函数）是一种常用的图像分割任务中的损失函数，用于衡量预测结果与真实标签的相似度。它基于Sørensen–Dice系数（也称为F1-score）的概念，计算预测结果和真实标签的重叠程度。 Dice Loss的...
说说ce损失函数 focal loss损失函数 dice loss损失函数 lovasz损失函数这四个损失函数的含义，作用，应用场景
03-25
这里是对CE损失函数、Focal Loss损失函数、Dice Loss损失函数和Lovasz损失函数的介绍： 1. CE损失函数（Cross Entropy Loss）：CE损失函数是一种常用的分类损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。它通过...
计算Dice损失的函数
m0_46256255的博客
06-29 866
这段代码是用于计算二分类问题的混淆矩阵（Confusion Matrix）中的True Positives（TP），False Positives（FP）和False Negatives（FN）。在混淆矩阵中，TP表示模型正确预测为正类的数量，FP表示模型错误地预测为正类的数量，FN表示实际为正类但模型没有预测为正类的数量。综上所述，这段代码通过计算TP、FP和FN，来评估模型在二分类任务中的性能。这些值是计算精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1得分的关键。
dice损失函数
weixin_42750737的博客
03-23 8257
def dice_coef(y_true, y_pred, axis=(1, 2), smooth=1.): intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred, axis=axis) union = tf.reduce_sum(y_true + y_pred, axis=axis) numerator = tf.constant(2...
dice loss
qq_42251157的博客
05-10 1万+
Dice Loss 最先是在VNet 这篇文章中被提出，后来被广泛的应用在了医学影像分割之中。 Dice 系数 Dice系数作为损失函数的原因和混淆矩阵有着很大的关系，下图给出的是一个混淆矩阵： 其中的一些关键指标如下： 精确率(precision)表示的是预测为正且真实为正的占预测为正的比例 召回率(recall)表示的是预测为正且真实为正的占样本为正的比例 在医学图象分割的时候我们希望这两个值越大越好，但是精确率和召回率是相互制约的，精确率越高则召回率相对较低，精确率越低则召回率相对较高
机器学习基础：Dice Loss（Machine Learning Fundamentals: Dice Loss）
newxuyangcao
04-25 1380
为了验证dice作为loss function，是否会被分割物体面积的大小所影响，设计本实验。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值