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
转载
2021-05-26 22:56:23
1886阅读
ContentsIntroductionMethodsRe-balanced weighting after Re-samplingNegative-Tolerant RegularizationDistribution-Balanced Loss (DB loss)ExperimentsDataset ConstructionExperimentsBenchmarking ResultsRef
转载
2024-09-13 13:47:22
72阅读
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
转载
2024-07-16 11:50:43
27阅读
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。
转载
2021-06-18 15:01:19
3651阅读
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
2139阅读
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
866阅读
# 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
206阅读
# 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
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
转载
2024-04-26 06:55:03
113阅读
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
799阅读
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
转载
2024-09-24 10:04:26
58阅读
## 使用DICE Loss实现二分类的PyTorch代码指南
在深度学习中，损失函数是评估模型预测准确度的重要工具。其中，DICE损失函数在处理不平衡类别时表现优异，尤其是在图像分割等任务中。本文将引导你如何在PyTorch中实现DICE损失的二分类，适合刚入行的小白。
### 工作流程
为了实现DICE损失，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
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
转载
2023-07-25 08:09:54
87阅读
半路出家，一直没搞懂CNN底层运行关系，现在才慢慢清楚点例子是出其理论学习者最好的帮手，So，我来个exampleExample: 15000个样本，我们训练模型的目的是找一组参数，使得该参数对应的模型能最大可能地符合所有样本的值（1）其实是根据loss function做梯度下降进行寻找能使loss functionz值最小的参数 假设loss function 为f(X
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
目录一、cross entropy loss二、weighted loss三、focal loss四、dice soft loss五、soft IoU loss总结：一、cross entropy loss用于图像语素对应的损失
原创
2024-04-11 14:29:28
471阅读
如下;One compelling reason for using cr...
转载
2023-06-14 21:18:28
80阅读
Python、PyTorch、人工智能、损失函数
原创
2024-06-05 10:40:49
4992阅读
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，自己也存在关于分割中 Dice Loss 和交叉熵损失函数(cross-entropy loss) 的一些疑问，这里简单整理.Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice[1] 命名，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0, 1])：X 和 Y 之间的交集； 和 分别表示 X 和 Y 的元素个数. 其中，分子中的系数 2，是因为分母存
原创
2021-06-10 16:48:06
1476阅读
