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： ? ? ? ? ? ? ?
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。...损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。...损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。
损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。...没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。...这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。 损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。...损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。
作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数...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...基于重合度度量的损失函数 首先需要说明一下重合度如何度量，最常用的评价指标是IoU(交并比）： ?...在下一篇总结中，我们总结一下用于医学图像分割任务的新损失函数或上述（修改后的）损失函数。 ?...（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。）
大家都知道函数调用是通过栈来实现的，而且知道在栈中存放着该函数的局部变量。但是对于栈的实现细节可能不一定清楚。本文将介绍一下在Linux平台下函数栈是如何实现的。...栈帧的结构 函数在调用的时候都是在栈空间上开辟一段空间以供函数使用，所以，我们先来了解一下通用栈帧的结构。...int x = 5,y = 10,z = 0; z = sum(x,y); printf("%d\r\n",z); return 0; } 反汇编如下，下面我们就对照汇编代码一步一步分析下函数调用过程中栈的变化...通过栈的结构，可以知道，rbp上面就是调用函数调用被调用函数的下一条指令的执行地址，所以需要赋值给rip，来找回调用函数里的指令执行地址。...整个函数跳转回main的时候，他的rsp,rbp都会变回原来的main函数的栈指针，C语言程序就是用这种方式来确保函数的调用之后，还能继续执行原来的程序。
作者提出了一种端到端的混合数据训练方案，该方案具有检测损失，使CNN-PP能够学习适当的DIP，以弱监督方式增强图像的目标检测。...由于CNN在处理高分辨率图像(如4000×3000)时会消耗大量的计算资源，所以在本文中，从下采样的大小为256×256的低分辨率图像中学习滤波器参数，然后将相同的滤波器应用到原始分辨率的图像中。...此外，映射函数用可微参数表示，这使得函数对于输入图像和参数都是可微的，如下所示 2、锐化滤波器 图像锐化可以突出图像的细节。...采用了与原来相同的网络结构和损失函数。 Hybrid Data Training 为了在正常和恶劣天气条件下都能达到理想的检测性能，采用了IA-YOLO混合数据训练方案。...无论是普通的还是合成的低质量训练数据，整个过程都是端到端训练，使用YOLOv3检测损失，确保IA-YOLO中的所有模块都可以相互适应。
相比于其他目标检测算法，如基于滑动窗口或区域提议的方法，YOLO具有更快的速度，因为它只需要一次前向传递即可完成预测。 （4）损失函数：YOLO使用多任务损失函数来训练网络。...该损失函数包括位置损失、置信度损失和类别损失。位置损失衡量预测边界框和真实边界框之间的位置差异。置信度损失衡量边界框是否正确地预测了目标，并惩罚背景框的置信度。类别损失衡量目标类别的预测准确性。...那么网络输出的shape也就是： 。 （2）目标损失函数 损失由三部分组成，分别是：坐标预测损失、置信度预测损失、类别预测损失。 使用的是差方和误差。...3.3 改进部分 （1）输入端 Mosaic数据扩增：将四张不同的训练图像随机拼接在一起，形成一张马赛克图像。这种方式可以帮助模型学习并适应不同的场景、目标形状和尺度变化。...这些特征图通过网络层的权重随机初始化得到，旨在展示网络在处理数据时的特征提取能力。图中的颜色变化代表特征的激活程度，激活程度越高，说明网络对于图像的某一部分特征越敏感。
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。...损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...为了简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。...从计算机求解梯度的复杂度来说，MSE 要优于 MAE，而且梯度也是动态变化的，能较快准确达到收敛。...另外，我们把这三种损失函数对应的 Loss 随着迭代次数变化的趋势绘制出来： MSE： MAE： Huber Loss： 对比发现，MSE 的 Loss 下降得最快，MAE 的 Loss 下降得最慢
损失函数 损失函数由三部分构成： 定位损失(bounding box损失)：衡量预测框和真实框的差异 置信度损失(confidence损失)：衡量是否有目标 分类损失(classes损失)...Yolov3的三个基本组件： （1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。...目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。...于是YOLOv5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...损失函数 YOLOv5的损失主要由三个部分组成： Classes loss，分类损失，采用的是BCE loss，只计算正样本的分类损失。
每个单元格还预测对象类别的 C 的条件概率。无论 bbox B 的数量如何，每个单元格只预测一个分类。 所以在一次前向传播中预测出S*S*B个边界框。...损失函数 复合函数形式为: 第一项是对象中心坐标的损失，第二项是bbox的维度，第三项是对象的类别，第四项是对象不存在时的类别，第五项是在bbox中找到某个物体的概率损失。...原始图像连续几次下采样导致精度不高。 损失同样惩罚大框和小框上的错误。作者试图通过取大小的根来补偿这种影响，但这并没有完全消除这种影响。...多尺度的训练。由于网络是完全卷积的，它的分辨率可以通过简单地改变输入图像的分辨率来动态改变。为了提高网络的鲁棒性，其输入分辨率每10批次改变一次。...IoU 损失，在 YOLOv3 中有 L1，但这不是 bboxes 最有效的损失。作者使用了 IoU 损失。
这一轮课程涵盖了许多主题，包括使用 SSD 和 YOLOv3 进行多对象检测；如何阅读学术论文；更复杂的数据增强（对于坐标变量，像素分类等）；NLP 迁移学习；使用新的 fastai.text 库处理大量文本语料库...；运行和解释 ablation 研究；最先进的 NLP 分类；多模式学习；多任务学习；神经翻译；定制化资源架构；GAN，WGAN 和 CycleGAN；数据伦理；超分辨率；用 u-net 进行图像分割....这些是通过使用损失函数来处理多对象检测的方法，该损失函数可以结合多个对象的损失，进行定位和分类。最后，我们会讨论一下 focal loss，以了解该领域的最新成果。...就其本质而言，这是一种不同类型的损失函数。我们也会看看 Wasserstein GAN 变体，因为它更容易训练，并且对一系列超参数而言更有弹性。...▌第 14 讲：超分辨率 最后一课，我们会深入探讨超分辨率（super resolution），这是一项了不起的技术，它使我们能够基于卷积神经网络来恢复图像的高分辨率细节。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MATLAB如何画分段函数的图像 通常要用MATLAB画分段函数图像的话，总要分段去画非常麻烦，还需要hold on，现在教你一种简单化分段函数的方法，让你一下子知道这个方法的魅力！！...工具/原料 MATLAB软件 代码 方法/步骤 1 确定你需要的分段函数是怎样一个表达式，比如下面我的这个例子...，利用了判断逻辑数和向量之间的相乘，构造分段函数的表达式 3 点击运行，即可以得到分段函数的图像了。...END 注意事项 前面的表达式和后面的逻辑判断相乘的时候，若前后均含有x，那么中间的乘号要是”.*”，即点+乘号。
它们还通过用GIoU取代并集交集（IoU）度量，并在YOLOv3损失函数中添加新的项1-GIoU，提高了对目标位置的敏感性。...此外，低分辨率航空图像由于其外观模糊性和与背景的相似性，使从车辆中提取有意义的特征变得更加困难。...，这又导致检测任务的精度提高，并且在低分辨率航空图像上的性能接近于用相应的高分辨率图像馈送的现有技术方法。...联合SRVDNet由两个主要模块组成：用于4×上采样因子的图像超分辨率的多尺度MsGAN和用于车辆检测的YOLOv3。...具体而言，作者证明了两个网络的联合学习允许在超分辨率图像中获得更有意义的目标和更高的感知质量，这反过来又提高了探测任务的准确性，并提高了低分辨率航空图像的性能，接近于用相应的高分辨率航空图像提供的现有最先进的方法
首先将输入图像resize为256×256的大小，并将其输入CNN-PP以预测DIP的参数。然后，将DIP模块过滤后的图像作为YOLOv3检测器的输入。...提出了一种具有检测损失的端到端混合数据训练方案，以便CNN-PP可以学习适当的DIP以弱监督的方式增强图像以进行目标检测。...由于CNN在处理高分辨率图像（例如4000×3000）时会消耗大量的计算资源，研究者从下采样的256×256大小的低分辨率图像中学习滤波器参数，然后将相同的滤波器应用于原始分辨率的图像。...因此，这些过滤器需要独立于图像分辨率。 新提出的DIP模块由六个具有可调超参数的可微滤波器组成，包括去雾、白平衡 (WB)、Gamma、对比度、色调和锐化。...采用与原始YOLOv3相同的网络架构和损失函数。
Speed and Accuracy of Object Detection》，其主要贡献在于对近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化...YOLOv4结构 YOLOv4的结构和YOLOv3很类似，下图是YOLOv3的，首先YOLOv4换了backbone，由Darknet53换成了CSPDarknet53，Neck的部分修改比较大，...dense prediction的部分保持不变，但是由于前面两个部分都修改了，所以最后三个特征图的尺寸略有变化。...为了检测不同尺度的目标，将使用具有不同空间分辨率特征图生成层次结构。为了丰富输入到 head 的信息，来自自底向上和自顶向下的相邻特征映射按元素方式相加或连接在一起，然后作为 head 的输入。...Mish YOLOv4 的骨干网络中都使用了 Mish 激活函数，而其他部分则使用 Leaky_ReLU 函数。Mish 是光滑的非单调激活函数。
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