一：神经网络中的损失函数cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。loss layer 是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个是CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss
深度学习 之 损失函数学习
1 什么是损失函数机器学习中的损失函数（loss function）是用来评估模型的预测值-f(x)与真实值-y的不一致程度，损失函数越小，代表模型的鲁棒性越好，损失函数能指导模型学习。 2 分类任务损失 2.1、0-1 loss0-1 loss是最原始的loss，它直接比较输出值与输入值是否相等，对于样本
转载
2024-07-18 11:25:46
98阅读
# 如何实现 PyTorch 中的 Dice 损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的关键组成部分之一。Dice 损失在医学图像分割任务中尤为重要，因为它能有效衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 损失，包括每一个步骤的解释和代码示例。
## 流程概述
为了创建 Dice 损失函数，我们可以根据以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:33:14
502阅读
siamfc论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object TrackinggitHub代码:https://github.com/huanglianghua/siamfc-pytorch论文模型架构： 在此文章中将以代码+注释的形式详解推理过程，即test.py中的代码。 后续有空将会详解训练过程即train.py的代码。推理大致流程代码阅读
转载
2024-07-16 07:41:25
319阅读
该损失函数提出于柯凯明大神的论文–RetinaNet : Focal Loss for Dense Object DetectionFocal loss 目标one-stage目标检测网络像SSD/YOLO一般在模型训练时会先大密度地在模型终端的系列feature maps上生成出10,000甚至100,0000个目标候选区域，然后再分别对这些候选区域进行分类与位置回归识别。 然而在这些生成的数万
转载
2024-07-16 13:57:42
74阅读
前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界
转载
2024-10-21 10:02:25
25阅读
git clone 下来以后，按照指南要训练自己的数据集，只要设置好自己的数据大小和类别就可以了from model import Deeplabv3
deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), classes=4)问题1：我的数据集不是一张张小图片，而是一个大的遥感影像tif，如何训练这个数据解决：用 gdal 读取得到它的 np.a
转载
2024-10-21 18:47:43
0阅读
# PyTorch使用Dice损失
Dice损失是一种常用于图像分割任务的损失函数，它基于Dice系数（也称为F1 score）来度量预测结果与真实标签的相似度。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现Dice损失，并通过代码示例演示其用法。
## Dice系数
Dice系数是一种常用的评估指标，用于衡量两个集合的相似度。在图像分割任务中，我们可以将预测的二值图像和真实的二值标签视为两
原创
2024-01-10 06:04:31
878阅读
在深度学习任务中，特别是在医学图像分割和二分类问题中，损失函数的选择至关重要。常见的组合是Dice损失和二元交叉熵损失（BCE损失）。Dice损失关注于图像分割的重叠度，而BCE损失则在二分类中评估样本的预测概率。在这篇博文中，我将详细记录如何在PyTorch中实现“Dice和BCE混合损失函数”，并附带备份和恢复机制、灾难恢复策略及工具链集成等方面的最佳实践。
## 备份策略
在实施模型训练
pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录合并----cat合并----stack拆分----split拆分----chunk 目录合并----cat假设有两份数据，一份是属于班级1-4的成绩，一份是属于班级5-9的成绩。 现在要将两份数据进行合并，使用cat函数，参数一传入要合并的数据，用list形式，参数二传入合并的维度dim=0，说明合并第一个维度，因此[4,3
转载
2023-08-25 23:34:53
96阅读
本章代码：
https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py这篇文章主要介绍了损失函数的概念，以
作者：Prince Grover编译：ronghuaiyang
导读为模型选择合适的损失函数，让模型具有最好的效果。机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化，我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山，而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。没有
转载
2023-12-25 21:09:54
78阅读
# 语义分割损失函数多分类Dice Loss PyTorch实现指南
## 概述
语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类到不同的类别中。Dice Loss（也称为F1-Score Loss）是一种常用于医学图像分割的损失函数，它能够更好地处理不平衡数据集。在本文中，我们将学习如何在PyTorch框架中实现多分类的Dice Loss。
## 流程图
以下是实现多分
原创
2024-07-16 12:19:17
1242阅读
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
转载
2024-01-20 22:37:50
772阅读
Python、PyTorch、人工智能、损失函数
原创
2024-06-05 10:40:49
4996阅读
CornerNet代码解析——损失函数 文章目录CornerNet代码解析——损失函数前言总体损失1、Heatmap的损失2、Embedding的损失3、Offset的损失 前言今天要解析的是CornerNet的Loss层源码，论文中Loss的解析在这：CornerNet的损失函数原理总体损失总体的损失函数如下图所示，三个输出分别对应三部分损失，每部分损失有着对应的权重。接下来分别讲述每一块的损失
转载
2023-12-14 19:24:37
165阅读
代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
转载
2023-12-25 21:50:51
305阅读
pytorch常用函数与基本特性总结大全之前一直在看李宏毅老师的深度学习课程,感觉对于深度学习的许多细节得到了明显的提升 最近想尝试几个gan的代码运行,将之前忽略的一些基础操作重新整理一下,便于日后使用 张量数据类型1.查看数据类型尽量使用 tensor.type()与isinstance()来判别数据类型, python自带的type()函数只能告诉我们是tensor但不能得到具体的类型查看基
转载
2023-12-25 21:55:37
57阅读
宋子扬：本文设计了一种通用的、能分割多个物体的无监督3D物体分割方法：这种方法在完全无标注的点云序列上进行训练，从运动信息中学习3D物体分割；经过训练后，能够直接在单帧点云上进行物体分割。为此，本文提出了无监督的3D物体分割方法OGC (Object Geometry Consistency)。OGC: Unsupervised 3D Object Segmentation from Rigid
# 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
