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在训练CNN进行图像分割时，我的损失怎么会突然增加？

在训练CNN进行图像分割时，损失突然增加可能是由以下几个原因引起的：

学习率过高：学习率是控制模型参数更新的步长，如果学习率设置过高，模型可能会在训练过程中跳过最优解，导致损失增加。建议逐渐降低学习率，或使用自适应学习率算法（如Adam）来调整学习率。
过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。当损失突然增加时，可能是因为模型在训练过程中过度拟合了训练数据，导致泛化能力下降。可以尝试增加数据集的多样性、使用正则化技术（如L1/L2正则化、dropout）或提前停止训练来避免过拟合。
数据预处理问题：图像分割任务通常需要对输入图像进行预处理，如归一化、裁剪、旋转等。如果预处理过程中出现错误或不一致，可能导致模型无法正确学习，进而导致损失增加。建议检查数据预处理的代码，确保数据预处理的正确性和一致性。
训练数据质量问题：训练数据的质量对模型的训练效果有很大影响。如果训练数据中存在标注错误、噪声或不一致性，可能导致模型无法准确学习目标。建议仔细检查训练数据，确保数据质量，并进行必要的数据清洗和预处理。
网络结构问题：网络结构的设计可能不适合当前的图像分割任务，导致模型无法有效学习。可以尝试调整网络结构，增加或减少网络层数、调整卷积核大小等，以适应当前任务的特点。

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图像分割2020总结：结构，损失函数，数据集和框架

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图像分割 2020 最新进展

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FASA: Feature Augmentation and Sampling Adaptationfor Long-Tailed Instance Segmentation

因此，对于实例分割任务，在实例级别的重新采样比在图像级别的更可取。另一种选择是对所考虑的对象进行数据增强，无论是在图像空间（例如，随机滤波）还是在特征空间（即，特征增强，对象区域特征）。...我们在这里提出了一种自适应采样方法：当增强特征在验证损失中提高相应的类性能时，特征采样概率会增加，否则会降低。这种损失优化采样方法可以有效地重新平衡模型的预测性能，见图1（b）。 ...FASA在罕见类和整体类的掩码AP指标中分别将掩码R-CNN提高了9.0%和3.3%，并将当代损失设计提高了10.3%和2.3%。此外，这些收益仅以训练时间增加约3%为代价，见图1（c）。...此外，FASA可以超越实例分割任务进行推广，在长尾图像分类方面也达到了最先进的性能。总之，这项工作的主要贡献是为长尾实例分割提供了一种快速有效的特征增强和采样方法。...当与M2M[20]进行比较时，我们使用LDAM[2]损失作为公平比较的基线。我们使用[20，6]中相同的主干在相同的设置下进行实验。

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入门 | 一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些

虽然像聚类这样的无监督方法可以用于分割，但其结果不一定是有语义的。这些方法无法对它们训练的类进行细分，但是在搜索区域界限方面更加擅长。与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。...这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是使用深度学习方法进行有监督的语义分割。...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。...这一步使 CNN 编码器-解码器变得更加鲁棒以抵抗这些形变，并能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。

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图片语义分割深度学习算法要点回顾

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Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation

5.1、数据集和实现细节除非显式地指定,我们使用(我)每个探测器的标准配置,只有取代损失函数,(ii) mmdetection框架[8],(3)16图像大小为1333×800在单个批处理(4图片/ GPU...在训练PAA的同时，我们保留了正负分的评分函数，以便在不同损失函数之间进行公平的比较。...6.2、在实例分割上的模型6.2.1、多阶段实例分割方法通过保持所有Faster R-CNN的设计选择相同，我们在COCO和LVIS数据集上训练Mask R-CNN[12]。...我们使用32张图像/批处理，学习速率0.012进行训练。 (ii) SOLOv2为推断时的SOTA设置，使用ResNet-101，图像尺寸为1333 × 800。...7、结论在本文中，我们提出RS Loss作为一个基于排名的损失函数来训练目标检测器和实例分割方法。不像现有的基于排名的损失，其目的是将积极的排在消极的前面，我们的RS损失也对积极的wrt进行排序。

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【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

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