Kaggle知识点：语义分割损失汇总

图像分割是一个活跃的研究领域，具有广泛的应用，从自动疾病检测到自动驾驶汽车。在过去的五年中，各种论文提出了不同的目标损失函数，用于不同情况，如偏斜数据、稀疏分割等。https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functionshttps://arxiv.org/pdf/2006.14822.pdf在本文中，我们总结了一些广泛用于图像分割的知名损失函数，并列举了它们在快速和更好地收敛模型方面的使用情况。unsetunset损失函数汇总unsetunsetTypeLoss FunctionDistribution-basedBinary Cross-EntropyWeighted Cross-EntropyBalanced Cross-EntropyFocal LossDistance map derived loss penalty termRegion-basedDice LossSensitivity-Specificity LossTversky LossFocal Tversky LossLog-Cosh Dice LossBoundary-basedHausdorff Distance lossShape aware lossCompounded LossCombo LossExponential Logarithmic Loss二元交叉熵交叉熵被定义为给定随机变量或一组事件的两个概率分布之间的差 ………………………………