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Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

今天介绍了过去五年中常用的15种分割损失函数，大致分成四类：基于分布，基于区域，基于边界和基于合成，实现代码链接： https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions...2.9、形状感知损失函数形状感知损失计算预测分割的曲线点与金标准曲线点间的平均点到曲线的欧几里德距离，并将其用作交叉熵损失函数的系数。 ? Ei表示网络学习产生预测模板与训练形状是相似的。...遵循相同的理论，从金标准模板中得出的距离图，用其创建基于损失函数的自定义惩罚项。使用这种方法，很容易引导网络关注于难分割的边界区域。定义如下： ? Phi是生成的距离map。...2.13、Hausdorff距离损失 Hausdorff距离（HD）是分割方法用来跟踪模型性能的度量。任何分割模型的目的是为了最大化Hausdorff距离，但由于其非凸性，没有广泛用作损失函数。 ?...对于分割等复杂目标，无法确定通用损失函数。在大多数情况下，这取决于用于训练的数据集的属性，例如分布，偏度，边界等。不能生成通用的损失函数。

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二分类语义分割损失函数

图像语义分割损失函数loss盘点汇总了常用语义分割损失函数....这里针对二类图像语义分割任务，常用损失函数有： 1 - softmax 交叉熵损失函数(softmax loss，softmax with cross entroy loss) 2 - dice loss...(dice coefficient loss) 3 - 二值交叉熵损失函数(bce loss，binary cross entroy loss)....对于二类图像语义分割任务，经常出现类别分布不均衡的问题，比如：工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等....如下为其图片样例, 可以看出道路在整张图片中的比例很小. [d95cb12ccbbfb738.png] 1. Dice Loss Dice loss 有助于解决二分类语义分割中类别不均衡问题.

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【损失函数合集】超详细的语义分割中Loss盘点

今天正好是周六，时间充分一点我就来大概盘点一下语义分割的常见Loss，希望能为大家训练语义分割网络的时候提供一些关于Loss方面的知识。...交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有一个明显的缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景...(2)损失函数 softmax的损失函数一般是选择交叉熵损失函数，交叉熵函数形式为：其中y_i表示真实的标签值 (3)需要用到的高数的求导公式 c'=0(c为常数） (x^a)'=ax^(a-1),...+= -1 dW = (x.T).dot(dS) dW = dW/num_train + reg*W return loss, dW 总结这篇文章介绍了近些年来算是非常常用的一些语义分割方面的损失函数...，希望可以起到一个抛砖引玉的作用，引发大家对分割中的损失函数进一步思考。

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Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...而对于预测概率为0.5时，损失函数值只减少了0.25倍，所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。（2）、改进第二点如下公式所示。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

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tensorflow中损失函数的用法

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...为了最大化预期利润，需要将损失函数和利润直接联系起来。注意损失函数定义的是损失，所以要将利润最大化，定义的损失函数应该和客户啊成本或者代价。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。

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一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）

在设计基于复杂图像分割的深度学习架构时，通常会遇到了一个至关重要的选择，即选择哪个损失/目标函数，因为它们会激发算法的学习过程。...在本文中，总结了15种基于图像分割的损失函数。被证明可以在不同领域提供最新技术成果。...这些损失函数可大致分为4类：基于分布的损失函数，基于区域的损失函数，基于边界的损失函数和基于复合的损失函数（ Distribution-based,Region-based, Boundary-based...本文还讨论了确定哪种目标/损失函数在场景中可能有用的条件。除此之外，还提出了一种新的log-cosh dice损失函数用于图像语义分割。...合并映射的方法有2种，一种是创建神经网络架构，在该算法中有一个用于分割的重建head，或者将其引入损失函数。遵循相同的理论，可以从GT mask得出的距离图，并创建了一个基于惩罚的自定义损失函数。

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【语义分割】基于自校正网络的半监督语义分割

Ibrahim 内容提要建立具有高质量对象掩模的大型图像数据集来进行语义分割是一项耗时耗力的工作。...在本文中，我们介绍了一个半监督框架，它只使用一小组全监督的图像(有语义分割标签和框标签)和一组只有边界框标签的图像(我们称之为弱集)。...本文的框架在辅助模型的帮助下训练初级分割模型，辅助模型由弱集生成初始分割标签，以及一个自校正模块，在训练过程中使用越来越精确的初级模型改进生成的标签。...我们使用线性或卷积函数，引入了两个变量的自校正模块。...在PASCAL VOC 2012和Cityscape数据集上进行实验，结果表明，本文使用小的全监督集训练的模型的性能与使用大型全监督集训练的模型相似，甚至更好，而注释工作量少了7倍。

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7 Papers & Radios | 迪士尼百万像素级换脸；语义分割损失函数综述

机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天本周的重要论文有迪士尼开发的百万像素级换脸技术，以及马萨诸塞大学阿默斯特分校女性学者Shruti Jadon的语义分割损失函数汇总...在过去五年里，各种论文提出了不同情况下所使用的不同客观损失函数，例如偏差数据和稀疏分割等。...在本文中，来自马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究者总结了大多数广泛用于图像分割的已知损失函数，并列出了利用它们实现模型更快更好的收敛的情况。...此外，研究者还引入了新的logcosh骰子损失函数，并将其在NBFS颅骨剥离数据集上的性能与广泛使用的损失函数进行了比较。...最后验证了某些损失函数在所有数据集上表现良好，并且可以作为未知分布数据集的不错选择。 ? 语义分割损失函数类型。 ? 几种损失函数在Dice系数、敏感性和特异性三方面的比较。

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Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...该函数对每个类别都有相同权重，所以极易受到类别不平衡的影响。...tf.reduce_mean(loss, axis=0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Weighted Cross Entropy 加权交叉熵损失函数是对交叉熵损失函数的每个类别加入了权重因子...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...0) loss = tf.reduce_mean(weight_loss * loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络

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Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky，FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测属于类别1的概率值。 ?...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...loss_1 + loss_0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络...and Neck Anatomy》中提出了Dice loss + Focal loss来处理小器官的分割问题。

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【综述】【图像分割损失函数】开源 | 汇总分析了过去5年的图像分割损失函数

Semantic-Segmentation-Loss-Functions 来源：瞻博网络,马萨诸塞大学阿默斯特分校论文名称：A survey of loss functions for semanticsegmentation 原文作者：Shruti Jadon 图像分割一直是一个活跃的研究领域...在过去的5年里，有很多的论文提出了不同的目标损失函数用于不同的情况，如偏置数据，稀疏分割等。...在本文中，我们总结了大多数在图像分割中广泛使用的且众所周知的损失函数，并列出了使用它们可以帮助更快和更好地收敛模型的情况。...此外，我们还引入了一种新的log-cosh dice损失函数，并将其在NBFS头骨剥离数据集上的性能与广泛使用的损失函数进行了比较。...通过本文展示了一些损失函数在所有数据集上性能都很不错，可以作为未知分布的数据集上一个好的选择下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?

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基于深度学习的语义分割综述

本文对这些方法的不同方面提供了全面的了解和认识，包括训练数据、网络架构的选择、损失函数、训练策略及其主要贡献。...通过深入学习，对分割算法的不同方面提供了全面的了解和具体的分析，包括训练数据、网络结构的选择、损失函数、训练策略及其关键贡献。...该模型考虑的损失函数包括三个项：分割地面真实性的交叉熵损失、鉴别网络的对抗性损失和基于置信图的半监督损失，即鉴别器的输出。 ? 薛等人提出了一种多尺度L1损失的对抗性医学图像分割网络。...他们使用分段或生成率分段标签映射，并提出了一个具有多尺度L1损失函数的网络，以强制批评者和分段者学习捕获像素之间长距离和短距离空间关系的全局和局部特征。 ?...同样，Gur等人提出了一种基于无边缘形态学活动轮廓的无监督损失函数，用于微血管图像分割。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...）与ground truth的重合度可以直接度量模型的分割性能，基于此发展出基于重合度度量（如IoU）的损失函数系列。...推广即可得到多分类分割的交叉熵损失函数公式： ? 这里要说明一下，在从二分类推广到多分类分割问题时，需要用到one-hot编码。这在语义分割任务中是一个必不可少的步骤。...所以我们可以基于此来设计损失函数，那么评价指标和损失函数更相似，分割效果会不会更好？...（combo loss属于医学图像分割问题中提出来的损失函数，所以放到下一篇《基于医学图像的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（二）》中介绍。）

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Segmenter：基于纯Transformer的语义分割网络

因此上下文建模对图像语义分割的性能至关重要！而与以往基于卷积网络的方法不同，来自法国的一个研究团队另辟蹊径，提出了一种只使用Transformer的语义分割方法。 ?...那这次表现优异的Transformer语义分割，用了什么不一样的“配方”吗？...使用Vision Transformer 没错，这次这个最终被命名为Segmenter的语义分割模型，主要基于去年10月份才诞生的一个用于计算机视觉领域的“新秀”Transformer：Vision Transformer...基于最新的ViT研究成果，将图像分割成块（patches），并将它们映射为一个线性嵌入序列，用编码器进行编码。...首先他们在ADE20K数据集上比较不同Transformer变体，研究不同参数（正则化、模型大小、图像块大小、训练数据集大小，模型性能，不同的解码器等），全方面比较Segmenter与基于卷积的语义分割方法

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笔记：基于DCNN的图像语义分割综述

整个训练过程需要多次迭代，每次迭代中输入256张图片，并利用这些图片在损失函数中计算得出的梯度值调整整个网络的参数。在迭代过程中，学习速率也在逐渐变小，从而使整个网络能有效地收敛到某个局部最小值。...3　基于DCNN的图像语义分割算法图像语义分割算法已经有几十年的发展历史，本节主要对基于ＤＣＮＮ（本节所涉及的用于语义分割的ＤＣＮＮ网络的初始参数大多数是通过 120万的ImageNet图像进行预训练获得...通过一种损失函数来约束预测的像素标签类别的分布，并结合图像的标签信息，对语义分割结果进行优化．虽然这些方法很大程度上了促进弱监督语义分割算法的发展，但其分割结果很难令人满意。...，极大地提升了基于图像标签语义分割的性能．...其次STC利用图片的标签信息和显著性区域图构建像素点同语义之间的关联。最后，通过基于显著图的损失函数和一种从简单到复杂的迭代机制，逐渐提升了DCNN的语义分割能力。

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基于语义分割的相机外参标定

在这项工作中，我们提出了一种摄像机外参标定方法，该方法通过利用图像和点云的语义分割信息来自动估计参数，该方法依赖于摄像机姿态的粗略初始估计，并基于安装在具有高精度定位的车辆上的激光雷达传感器来捕获环境的点云信息...，这包括渲染变换，可用于获得模型的特定透视图的光栅化图像，因此，将模型的渲染函数f定义为其中，M3D_c是分割的颜色编码，R^，^t是R和t的估计,该渲染函数用于将具有颜色标签模型点云转换为具有由透视相机矩阵...为了检查得到的参数是否确实是最优的，在初始猜测中添加一个小的附加噪声，以便退出可能找到的损失的局部最小值，附加噪声的尺度可以基于初始测量的相机姿态的测量精度，然后，可以使用具有噪声初始值的重复优化来丢弃具有高最终损失值的次优参数集...，这是由损失函数的非凸性引起的。...表1总结了我们的评估结果和检查的损失函数，对于CARLA评估，两个场景的平移误差都低于7厘米，而旋转误差最多为0.11◦. 我们观察到误差主要来源于点云稀疏性。

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基于深度学习的语义分割技术总览

Contents 1 基于深度学习的语义分割方法介绍 1.1 Encoder 1.2 Decoder 1.3 Convolution Layer in Encoder and Decoder 1.4 总结...在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类，具体而言，就是语义图像分割会将每个像素都标注上其对应的类别。...基于深度学习的语义分割方法介绍用卷积神经网络分类（全卷积网络FCN），与普通CNN网络不通的是，FCN的分类层是卷积层，普通网络为全连接层。...方法介绍如下：最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络（CNN）为每个像素分配一个初始类别标签。...更多内容可以参考这篇文章参考资料 2019年最新基于深度学习的语义分割技术讲解（含论文+指标+应用+经验） U-net 论文笔记语义分割论文-DeepLab系列

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

然而，对于图像分割，我们希望我们的模型最后给出全分辨率的语义预测。...整个网络如下所示，它采用像素级交叉熵损失函数进行训练。 ? 然而，由于编码器模块将输入的分辨率降低了32倍，所以解码器模块很难得到细粒度的分割（如下所示）。 ?...03 损失函数用于图像分割任务的最常用的损失函数是像素级的交叉熵损失（pixel-wise cross entropy loss）。...用于图像分割任务另一种流行的损失函数是基于Dice系数的损失，其本质上是衡量两个样本之间的重叠度。该度量值在0~1之间，其中Dice系数为1表示完全重叠。...由于损失函数要最小化，我们将简单地使用1-Dice作为损失函数。这种损失函数被称为soft Dice损失，因为我们直接使用预测概率而不是先设定阈值并将它们转换为二进制mask。

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基于GAN的自动驾驶汽车语义分割

语义分割是计算机视觉中的关键概念之一，语义分割允许计算机通过按类型对图像中的对象进行颜色编码。...GAN建立在基于真实内容的基础上复制和生成原始内容的概念上，这使它们适合于在街景图像上进行语义分割的任务，不同部分的分割使在环境中导航的代理能够适当地发挥作用。...数据预处理我们从一个kaggle数据集获取数据，街景和分割的图像被配对在一起。这意味着为了构建数据集，必须将每个图像分成两部分，以分割每个实例的语义图像和街景图像。...使用泄漏的Relu而不是正常的Relu是为了使负值仍然被考虑在内。这增加了收敛速度。鉴别器执行二进制分类，因此在最后一层使用S形，并使用二进制交叉熵作为损失函数。...语义到真实：将语义数据转换为真实的街景图像时，我们担心这是不可能的，因为当转换为语义数据时，会丢失大量数据。例如，红色汽车和绿色汽车都变成蓝色，因为汽车是按蓝色像素分类的。这是一个明显的问题。

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