Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文，用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题，公式以二分类问题为例。项目需要，解决Focal loss在多分类上的实现，用此博客以记录过程中的疑惑、细节和个人理解，Keras实现代码链接放在最后。框架：Keras（tens
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2024-04-26 06:55:03
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# PyTorch 语义分割中的多类别Dice Loss
语义分割是计算机视觉中的重要任务，旨在将图像中的每一个像素分配给一个特定的类别。与传统分类任务不同，语义分割需要对图像进行像素级别的预测。为了评估模型的性能，通常会使用一些特定的损失函数。在众多损失函数中，Dice Loss因其在不平衡类下的表现相对优越而受到关注。本文将介绍如何在PyTorch中实现多类别的Dice Loss，并配以代码
原创
2024-10-21 03:17:52
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# Python 多类别 Dice 系数的应用
## 引言
在深度学习领域，我们经常面临图像分割等任务，其中需要对每个像素进行分类。这种场景下，使用常规的准确率评估指标可能不足以反映模型的性能。因此，引入了 Dice 系数这一指标，尤其是在多类别分类问题中。
## 什么是 Dice 系数？
Dice 系数（Dice Coefficient）是一个测量两个样本相似度的统计指标，广泛应用于图像
原创
2024-10-05 04:44:29
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一、装饰器的概念在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。装饰器的作用是在原有的函数基础上外包一个函数，增加新的功能。本质上就是一个返回函数的高阶函数。二、装饰器的原理装饰器是在原来函数基础上外包一个函数，增加新功能。如果：原函数A则：装饰器D可为：def D(A):
def W(*args,**kw):
#新功能
retur
DiceLoss介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations； 骰子损失 Tags: 损失函数, 骰子损失 资源链接：https://zhu
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2021-05-26 22:56:23
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图像语义分割-ICNET类别 智能视觉(PaddleCV)应用 自动驾驶 室内导航 医学图像诊断 穿戴设备 虚拟现实与增强现实 无人机模型概述ICNet 主要用于图像实时语义分割，能够兼顾速度和准确性。 ICNet的主要思想是将输入图像变换为不同的分辨率，然后用不同计算复杂度的子网络计算不同分辨率的输入，然后将结果合并。模型说明# ICNet模型使用教程
本教程旨在介绍如何通过使用PaddleSe
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2023-11-16 21:26:46
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ContentsIntroductionMethodsRe-balanced weighting after Re-samplingNegative-Tolerant RegularizationDistribution-Balanced Loss (DB loss)ExperimentsDataset ConstructionExperimentsBenchmarking ResultsRef
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2024-09-13 13:47:22
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如何coco数据集进行目标检测的介绍已经有很多了，但是关于语义分割几乎没有。本文旨在说明如何处理 stuff_train2017.json stuff_val2017.json panoptic_train2017.json panoptic_val2017.json，将上面那些json中的dict转化为图片的
多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network）来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集（iris flower dataset）。1. 编码输出便签
多类分类问题与二类分类问题类似，需要将类别
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2023-09-17 19:21:06
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文章目录1.引言2.DeepLab1&22.1 DeepLabv1详解2.2 DeepLabv2详解3.DeepLab33.1 网络结构3.2 实验结果4.DeepLab3+4.1 网络结构4.2 实验结果：5. AutoDeepLab5.1 架构搜索空间5.2 方法5.3 优化5.4 实验结果 1.引言在语义分割领域，DeepLab系列算法占据了半壁江山，而DeepLabv3+是常被提
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2024-07-16 11:50:43
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Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。
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2021-06-18 15:01:19
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二分类和多分类交叉熵函数区别详解写在前面查了下百度，交叉熵，是度量两个分布间差异的概念。而在我们神经网络中，两个分布也就是y的真实值分布和预测值分布。当两个分布越接近时，其交叉熵值也就越小。根据上面知识，也就转化为我们需要解决让预测值和真实值尽可能接近的问题，而这正与概率论数理统计中的最大似然分布一脉相承，进而目标转化为确定值的分布和求解最大似然估计问题。二分类问题表示分类任务中有两个类别，比如我
Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。一、Dice系数1.1 概念理解Dice系数源于二分类，本质上是衡量两个样本的重叠部分，是一种集合相似度度量函数，该指标范围从0到1，其中“1”表示完整的重叠。 其计算公式为：其中 |X∩Y| 是X和Y之间的交集，|X|和|Y|分表表示X和Y的元素的个数
原创
2022-01-25 10:01:28
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Dice Loss也是图像分割任务中非常常见的一个损失函数。本文基于 [Generalised Wasserstein Dice Score for Imbalanced Multi-class Segmentation using Holistic Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1707.00478) 中的内容进行了整理。
原创
2022-12-14 12:53:05
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# 实现“generalized dice loss pytorch”的步骤
## 介绍
在这篇文章中，我将会教你如何在PyTorch中实现"generalized dice loss"。这是一种常用的损失函数，特别适用于像分割任务这样的多类别问题。我们将会按照以下几个步骤来完成这个任务：
1. 导入必要的库和模块
2. 定义损失函数
3. 计算每个类别的权重
4. 实现损失函数
## 步骤
原创
2023-07-29 06:11:51
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一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数： 多分类任务交叉熵损失函数： 这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应 sigmoid，多分类对应 softmax。它们的交叉熵本质上是一样的：（1）在信息论中，交叉熵是用来描
介绍这个帮助文档让你可以使用TensorFlow的底层API开始编程，让你知道： – 如何管理你自己的TensorFlow程序（用tf.Graph）和一个TensorFlow的runtime（用tf.Session）。这样你就不需要依赖Estimators去帮你管理了。 – 利用tf.Session去运行一个TensorFlow的Operations。 – 在底层API里使用高层的componen
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2024-04-03 12:23:31
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# Dice Loss的PyTorch实现及其应用
在深度学习中，损失函数是训练模型的关键，它能衡量预测值与真实值之间的差异。对于图像分割任务，Dice Loss因其在不平衡数据集上的表现而受到广泛关注。本文将深入探讨Dice Loss的概念、其在PyTorch中的实现，并提供代码示例帮助你理解。
## 什么是Dice Loss？
Dice Loss源自Dice系数，这是一种衡量两个样本相似
摘要：本文主要介绍了Tensorflow的一些基础知识，由于内容比较多，所以分成两部分来介绍。1、数据类型Tensorflow中的基本数据类型包括数值型、字符串型和布尔型。需要注意的是，这三种数据类型在Tensorflow中不同于在python中相应的类型——需要使用创建张量的形式进行创建，具体如下： 可以看到，python基础数据类型和TensorFlow的数据类型是有差异的。那么差异
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2024-03-06 17:34:02
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CombinedBceDiceLossCombined_Bce_Dice_LossCombinedBceDiceLossclass SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, smooth=1., dims=(-2,-1)): super(SoftDiceLoss, self).__init__() self.smooth = smooth self.dims = dims def
原创
2021-08-02 14:20:54
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