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【超全总结】深度学习分割模型的损失函数类别及应用场景

news 来源：原创 2025/5/13 8:59:16

《------往期经典推荐------》

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《------正文------》

目录

  • 引言
  • 1. Jaccard Loss或Intersection over Union（IoU）
  • 2.Dice Loss（F1-score）
  • 3.Binary Cross-Entropy Loss
  • 4.分类交叉熵损失
  • 5.焦点损失Focal Loss
    • 总结

引言

在这里插入图片描述

分割模型的目标是将图像的每个像素分类到预定义的类别中。

分割模型的损失函数量化了所有像素上预测标签和真实标签（地面实况）之间的差异。这种测量对于以下方面至关重要：

  1. 评估模型的性能
  2. 引导模型的学习过程

根据具体的挑战，如类别不平衡或对空间准确性的需求，采用不同的损失函数，这将在本文中进一步探讨。

1. Jaccard Loss或Intersection over Union（IoU）

Jaccard Loss测量预测分割和地面实况之间的相似性。

它的计算方法是1减去Jaccard指数（IoU）。这个损失函数是评估分割模型的一个常用指标，因为它直接量化了预测和实际分割的重叠程度，对于边界精度至关重要的任务非常有效。

在这里插入图片描述

P：预测值.GT:真实值

使用案例：非常适合预测分割和地面实况之间的重叠很重要的分割任务。

例如：地理成像和医学图像分割，因为精确划定边界在这两个领域都至关重要。

2.Dice Loss（F1-score）

Dice Loss类似于Jaccard损失。它对于具有不平衡类的数据特别有用。类别不平衡意味着图像中的某个感兴趣区域（或类别）比其他区域或类别更多。它本质上是用作损失函数的F1分数。

它同等对待假阳性和假阴性，并且对预测和实际分割图之间的交集大小敏感。

在这里插入图片描述

P：预测值|GT：真实值

用例：特别适用于处理图像中的类别不平衡。

例如：医学成像，其中感兴趣区域（如MRI扫描中的肿瘤）相对于背景可以占据图像的一小部分。

3.Binary Cross-Entropy Loss

二进制交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）测量图像中预测概率和实际二进制标签（地面实况）之间的像素差异。

这种损失用于二进制分割任务，其中每个像素被预测为属于0或1。图像中的每个像素通常被分类为属于前景或背景。

在这里插入图片描述

  • N是图像中的像素总数。
  • yi是像素xmi的实际标签，其可以是0（背景）或1（前景）。𝑖
  • pi是像素P2i被分类为前景的预测概率（1）。𝑖

该公式根据预测概率与实际标签之间的差异计算每个像素的损失。对于每个像素，模型输出概率*pi*，指示像素属于前景的可能性。这是一个sigmoid激活+交叉熵损失。

在这里插入图片描述

用例：通常用于二进制分割任务，例如背景与前景分割，其中每个像素被分类为对象或非对象。

例如：文档扫描和简单的物体检测。

4.分类交叉熵损失

分类交叉熵损失（Categorical Cross-Entropy Loss）这种损失用于多类分割任务，其中每个像素可以属于几个类中的任何一个。
公式：
在这里插入图片描述

  • C是类的数量。
  • 如果类别标签pixel_c是像素pixel_i的正确分类，则pixel_c是二进制指示符（0或1）。
  • pic是像素pici属于类别picc的预测概率。

损失的计算方法是取每个像素的真类的预测概率的负对数。一般来说，只有真正的类才对和有贡献，因为对于所有不正确的类，都是0。𝑦𝑖𝑐

用例：在需要在多个类别之间进行分类的场景中很有用。

例如：在单个卫星图像中分割道路，建筑物和植被，或在组织病理学生物医学图像中区分不同的细胞类型。

5.焦点损失Focal Loss

这种损失对于处理阶级不平衡特别有用。Focal Loss是对标准交叉熵损失的修改，它添加了一个聚焦参数来调整学习简单示例的速度，从而使其能够更多地关注难以分类的示例。

在这里插入图片描述

用例：在分割任务中的类之间存在显著不平衡的情况下非常有用。

示例：自动驾驶系统中的行人检测或医学成像中罕见的病理发现（感兴趣区域通常占据图像的一小部分）。

总结

这些损失函数中的每一个都解决了图像分割中面临的特定挑战，例如处理边界，改善类别不平衡，并确保准确预测每个像素的类别。

损失函数的选择会极大地影响分割模型的性能，因此了解其影响和用例对于实现高准确性和效率至关重要。

在这里插入图片描述

好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
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编程日记 2025/5/12 18:04:03

Flink 热存储维表 使用 Guava Cache 减轻访问压力

目录 背景 Guava Cache 简介 实现方案 1. 项目依赖 2. Guava Cache 集成到 Flink (1) 定义 Cache (2) 使用 Cache 优化维表查询 3. 应用运行效果 (1) 维表查询逻辑优化 (2) 减少存储压力 Guava Cache 配置优化 总结 背景 在实时计算场景中&#xff0c;Flink 应用中…...

编程日记 2025/5/10 17:05:32

09.ES13 10.ES14

9.1、class扩展 9.1.1、类成员声明 在ES13之前&#xff0c;我们只能在构造函数里面声明类的成员&#xff0c;而不能像其他大多数语言一样在类的最外层作用域里面声明成员。不过ES13出来之后&#xff0c;这都不算什么事儿了。现在我们终于可以突破这个限制&#xff0c;写下面这…...

编程日记 2025/5/12 17:21:31