inception v3图像分类过程图像分类loss

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attitude 2024-03-25 21:45:42

文章标签 inception v3图像分类过程深度学习算法计算机视觉损失函数 文章分类 计算机视觉人工智能

图像分割常见Loss

最近在研究图像分割，由于自己之前没学习过，只能好好鼓捣，好久没写了。忙完分割项目总结一下。

1、基于分类损失

①：binary cross entropy

二分类的交叉熵损失函数

inception v3图像分类过程图像分类loss_损失函数

当类别数M等于2的时候，这个损失就是二元交叉熵Loss。

交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有个缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即y=0的数量远大于y=1的数量，损失函数中y=0的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景，导致效果不好。

#二值交叉熵，这里输入要经过sigmoid处理

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
nn.BCELoss(F.sigmoid(input), target)

#多分类交叉熵, 用这个 loss 前面不需要加 Softmax 层
nn.CrossEntropyLoss(input, target)

②：Weighted cross Entropy

WCE是对BCE的改进，用于缓解类别不平衡的问题

inception v3图像分类过程图像分类loss_计算机视觉_02

③：Focal loss
用来解决难以样本数量不平衡。

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=0, alpha=None, size_average=True):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        if isinstance(alpha,(float,int,long)): self.alpha = torch.Tensor([alpha,1-alpha])
        if isinstance(alpha,list): self.alpha = torch.Tensor(alpha)
        self.size_average = size_average

    def forward(self, input, target):
        if input.dim()>2:
            input = input.view(input.size(0),input.size(1),-1)  # N,C,H,W => N,C,H*W
            input = input.transpose(1,2)    # N,C,H*W => N,H*W,C
            input = input.contiguous().view(-1,input.size(2))   # N,H*W,C => N*H*W,C
        target = target.view(-1,1)

        logpt = F.log_softmax(input)
        logpt = logpt.gather(1,target)
        logpt = logpt.view(-1)
        pt = Variable(logpt.data.exp())

        if self.alpha is not None:
            if self.alpha.type()!=input.data.type():
                self.alpha = self.alpha.type_as(input.data)
            at = self.alpha.gather(0,target.data.view(-1))
            logpt = logpt * Variable(at)

        loss = -1 * (1-pt)**self.gamma * logpt
        if self.size_average: return loss.mean()
        else: return loss.sum()

2、基于评价函数

上面的损失函数都可以看做是对像素进行分类的损失函数，而在图像分割中经常使用IOU对分割效果进行评价，只要损失函数是可导的，可以进行反向传播，那这个损失函数就可以对模型进行优化。下面几个损失函数都是以IOU来设计的Loss。

①：Dice Loss

DIce Loss：公式定义为：

inception v3图像分类过程图像分类loss_计算机视觉_03

Dice Loss使用与样本极度不均衡的情况，如果一般情况下使用Dice Loss会会反向传播有不理影响，使得训练不稳定。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SoftDiceLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(SoftDiceLoss, self).__init__()
 
    def forward(self, logits, targets):
        num = targets.size(0)
        // 为了防止除0的发生
        smooth = 1
        
        probs = F.sigmoid(logits)
        m1 = probs.view(num, -1)
        m2 = targets.view(num, -1)
        intersection = (m1 * m2)
 
        score = 2. * (intersection.sum(1) + smooth) / (m1.sum(1) + m2.sum(1) + smooth)
        score = 1 - score.sum() / num
        return score

②：Generalized Dice Loss

Dice Loss对小目标的预测是十分不利的，因为一旦小目标有部分像素预测错误，就可能会引起Dice系数大幅度波动，导致梯度变化大训练不稳定。Dice Loss针对的是某一个特定类别的分割的损失。当类似于病灶分割有多个场景的时候一般都会使用多个Dice loss，故Generalized Dice loss就是将多个类别的Dice Loss进行整个，使用一个指标作为分割结果的量化标准。GDL Loss在类别数为2时公式如下：

inception v3图像分类过程图像分类loss_深度学习_04