圖像分割loss集合
我們只是大佬的搬運工 1、log loss 2、WBE loss 3、Focal loss 4、DIce loss 5、IOU loss 6、Tversky loss 7、敏感性-特異性損失 8、Generalized Dice loss 9、BCE + Dice ...
原文：圖像分割中的loss--處理數據極度不均衡的狀況
序言： 對於小目標圖像分割任務，一副圖畫中往往只有一兩個目標，這樣會加大網絡訓練難度，一般有三種方法解決： 選擇合適的loss，對網絡進行合理優化，關注較小的目標。 改變網絡結構，使用attention機制。 類屬attention機制，即先檢測目標區域，裁剪后再分割訓練。 場景： 現在以U net網絡為基礎，使用keras進行實現小目標的分割。 Loss函數： Log loss 對於二分類任務， ...
2019-05-31 12:12 0 7964 推薦指數：
相關推薦
如何處理不均衡數據
定義 以二分類問題為例，假設我們的數據集是S，數據集中的多數類為S_maj，少數類為S_min，通常情況下把多數類樣本的比例為100:1,1000:1，甚至是10000:1，這種情況下為不平衡數據，不平衡數據的學習即需要在如此分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 問題：不均衡 ...
《圖像處理》第8章 圖像分割
（僅個人學習摘抄） 圖像分割是圖像識別和圖像理解的基本前提步驟，圖像分割質量的好壞直接影響后續圖像處理的效果。 圖像分割是指將一幅圖像分解為若干互不交疊的、有意義的、具有相同性質的區域。 特征： （1）分割出來的各區域對某種性質例如灰度，紋理而言具有相似性，區域內部是連通 ...
在深度學習中處理不均衡數據集
在深度學習中處理不均衡數據集 在深度學習中處理不均衡數據集 作者：George Seif 編譯：ronghuaiyang，參考AI公園 1.過采樣和欠采樣 ...
ACL2020文章，用Dice Loss處理NLP任務的數據不均衡問題，Tensorflow實現
文章鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128066632 （本文大部分內容都摘抄自這篇文章，主要用作個人筆記。） 論文標題：Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks 論文作者：Xiaofei Sun, Xiaoya Li ...
HDFS集群數據不均衡處理
一、概述 公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近發現出現了hdfs數據存儲不均衡的現象，其中有一個datanode使用了65%，而有一個只使用了20%。hadoop集群使用的時間長了會出現這種數據不均衡的問題，當然hadoop提供了解決方案，就是使用balancer，默認進行 ...
如何處理數據不均衡問題（分類問題）
本文作者用python代碼示例解釋了3種處理不平衡數據集的可選方法，包括數據層面上的2種重采樣數據集方法和算法層面上的1個集成分類器方法。 分類是機器學習最常見的問題之一，處理它的最佳方法是從分析和探索數據集開始，即從探索式數據分析（Exploratory Data Analysis ...
處理樣本不均衡數據
處理樣本不均衡數據一般可以有以下方法： 1、人為將樣本變為均衡數據。 上采樣：重復采樣樣本量少的部分，以數據量多的一方的樣本數量為標准，把樣本數量較少的類的樣本數量生成和樣本數量多的一方相同。 下采樣：減少采樣樣本量多的部分，以數據量少的一方的樣本數量為標准。 2、調節模型參數 ...