基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割：損失函數設計（2）
這篇介紹一下損失函數在醫學圖像分割問題中的應用。 1. 損失函數在醫學圖像分割中的應用 上一篇文章中我們討論了標准的交叉熵損失函數及其加權版本，這些損失函數也都廣泛應用在醫學圖像分割問題中。但是針對大背景中的小前景對象分割問題（常見於醫學圖像，典型的類別不平衡），基於重疊 ...
原文：基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割：損失函數設計（1）
本文總結一下基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割問題中，常用的損失函數。 從頻率派的角度看深度學習模型，是把輸入數據假設為一個隨機變量，服從一個概率分布, 其中的參數是未知常量。我們需要對進行求解，但深度學習模型直接得到解析解是不可能的，我們只能求得來逼近。損失函數就是作為優化過程的指導，衡量模型預測結果與真實標簽之間的 差距 ，然后通過梯度反向傳播來不斷修正使其趨近於，這個過程就是優化。這樣模型 ...
2020-02-19 17:52 0 2049 推薦指數：
相關推薦
【深度學習】醫學圖像分割損失函數簡介
在醫學圖像分割中，選取合適的損失函數是十分有必要的。已有的文獻中提出了許多的損失函數，但只有少部分的文章對提出的損失函數進行了具體的研究。 損失函數主要是用於評估模型的預測值和真實標簽的匹配程度的重要指標。在過去的幾年，不同的損失函數被提出並應用到醫學圖像分割 ...
深度學習-圖像分割
NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。 底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上層：VC++，C#.NET Winform 源碼編譯，支持本地部署，雲部署。 圖像分類：點擊查看 目標檢測：點擊查看 圖像分割：點擊查看 （本文 ...
醫學圖像分割綜述
簡介： 醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域的復雜而關鍵的步驟，其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來，並提取相關特征，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據，輔助醫生做出更為准確的診斷。 但是，從醫學圖像中自動分割出目標是個艱巨的任務，因為醫學圖像具有較高的復雜性且缺少簡單 ...
醫學圖像分割-簡介
醫學圖像分割：令R代表整個圖像區域，對R的分割可看做將R分成若干個滿足以下條件的非空子集(子區域){R1,R2,R3…Rn}。該集合滿足以下特性： 所謂醫學圖像分割，就是根據醫學圖像的某種相似性特征（如亮度、顏色、紋理、面積、形狀、位置、局部統計特征或頻譜特征等）將醫學圖像划分為若干個 ...
學習筆記3--醫學圖像增強、醫學圖像分割
五 醫學圖像增強 為了改善視覺效果或便於人或機器對圖像的分析理解，根據圖像的特點、存在的問題或應用目的等，所采取的改善圖像質量的方法，或加強圖像某些特征的措施稱為圖像增強（image enhancement） 1. 直方圖增強法 常用的修改直方圖的方法主要有：灰度變換和直方圖 ...
基於弱監督深度學習的圖像分割方法綜述
本文是基於弱監督的深度學習的圖像分割方法的綜述，闡述了弱監督方法的原理以及相對於全監督方法的優勢。 1 基礎概念 生活中，我們和周圍的事物都是有“標簽”的，比如人、杯子、天空等等。在不同的場景下，相同的事物可能對應了不同的標簽，比如長在地上的一片小草稱為“草地”，長在花盆里 ...
基於深度學習的圖像分割在高德的實踐
一、前言 圖像分割（Image Segmentation）是計算機視覺領域中的一項重要基礎技術，是圖像理解中的重要一環。圖像分割是將數字圖像細分為多個圖像子區域的過程，通過簡化或改變圖像的表示形式，讓圖像能夠更加容易被理解。更簡單地說，圖像分割就是為數字圖像中的每一個像素附加標簽，使得具有相同 ...