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问题描述：往往一幅图像中只有一个或者两个目标，而且目标的像素比例比较小，使网络训练较为困难，一般可能有三种的解决方式：1. 选择合适的loss function， 对网络进行合理的优化，关注较小的目标。2. 改变网络结构，使用attention机制。(类别判断作为辅助)3. 与2的基本原理一致，属于attention。即先检测目标区域，裁剪后进行分割。损失函数交叉熵系列交叉熵损失对于二分类而言，损失函数定义如下：loss(Y,P) = -\frac{1}{n}\sum^n\nolimit

代表文章：《Level set evolution without re-initialization》，《Minimization of Region-Scalable Fitting Energy for Image Segmentation》，个人主页：http://engr.uconn.edu/~cmli/。第二篇文章获得2013年IEEE信号处理学会最佳论文奖(IEEE Sign