# 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
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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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BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点语言模型和词向量BERT 结构详解BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transforme
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2024-09-24 10:04:26
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 符号约
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2024-01-02 17:47:56
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本质上讲，Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss，总之这个工作一片好评就是了。看到这个 loss，开始感觉很神奇，感觉大有用途。因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中，显然一句话里边实体是比非实体要少得多，这就是一个类别严重不平衡的情况。硬截断整篇文章都是从二分类问题出发，同
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2023-07-25 08:09:54
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深度学习可应用在计算机视觉领域的多个方面，包括图像分类、目标检测、图像语义分割、实例分割视觉任务。图像分类（1）单目标的图像分类（2）多目标的图像分类目标检测 分类和检测的区别如下： 分类：是什么？ 检测：在哪里？分别是什么？（多个目标）图像语义分割实例分割1. 评估方法对语义分割模型来说，通常用下面的一些方法来评价算法的效果。精度是评价图像分割网络最主要也是最流行的技术指标，这些精度估算方法各种
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2023-09-04 14:05:05
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本文是一个UNet/UNet++多类别分割的实操，不介绍原理。 运行demo下载代码：git clone https://github.com/zonasw/unet-nested-multiple-classification.git
下载demo数据集(或者从百度网盘下载，提取密码: dq7j)并解压到data文件夹中，该数据集中包含checkpoints, images, masks, te
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2024-03-01 15:12:29
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文章目录混淆矩阵回顾Precision、Recall、F1回顾多分类混淆矩阵宏平均（Macro-average）微平均（Micro-average）加权平均（Weighted-average）总结代码 混淆矩阵回顾若一个实例是正类，并且被预测为正类，即为真正类，TP（True Positive）若一个实例是正类，但是被预测为负类，即为假负类，FN（False Negative）若一个实例是负类，
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2024-01-02 10:47:33
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1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence研究背景与意义随着科技的不断发展，数字图像处理技术在文物保护和研究领域中扮演着越来越重要的角色。文物是人类文化遗产的重要组成部分，它们承载着丰富的历史、文化和艺术信息。因此，对文物进行准确的分析和保护至关重要。传统的文物分析方法主要依赖于人工的目视
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2024-10-25 13:12:45
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目录Unet++网络Dense connectiondeep supervision模型复现Unet++数据集准备模型训练训练结果Unet++：《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》作者对Unet和Unet++的理解：研习U-Net 延续前文：语义分割系列2-Unet（pytorch实现）本
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2023-11-19 14:31:38
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前面介绍了torchvison框架下Faster-RCNN对象检测模型使用与自定义对象检测的数据集制作与训练。在计算机视觉所要面对的任务中，最常见的就是对象检测、图像语义分割跟实例分割，torchvision支持Mask-RCNN模型的调用与自定义数据训练，可以同时实现对象检测与实例分割任务。本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将会介绍如何制作数据集训
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2023-12-26 21:03:30
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本笔记主要记录本人从入门开始学习语义分割的学习过程。在方便整理思路之余，也希望与同行交流，互相进步。将不定时更新。目录：1.DIGITS2 安装2.labelme制作数据集为了快速评价深度网络对一个领域的图像数据的效果与性能，选用了NVIDIA的DIGITS2作为测试平台。毕竟，省去代码的交互式操作更为便捷。DIGITS2的安装可以参考：NVIDIA官方安装链接为了对自身数据进行迁移学习，我们需要
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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摘要基于Transformer的方法在RSCD任务中有强大的建模能力，但是，会受到时间和计算资源的严重限制。于是，提出Segmentation Multi-Branch Change Detection Network（SMBCNet），
SMBCNet结合了分层结合的transformer编码器和cross-scale enhancement module (CEM)，能以较低的计算复杂度
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。
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2024-08-26 20:35:02
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# PyTorch 图像分割多分类损失函数的实现指南
在计算机视觉领域，图像分割是一个重要任务，尤其是在医疗影像处理、自动驾驶和安防监控等应用中。本文将帮助你了解如何使用 PyTorch 实现图像分割中的多分类损失函数。我们将分步进行，首先明确整个流程，然后逐步实现代码。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备和预处理 |
原创
2024-10-28 05:01:43
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
