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悠悠楠杉

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2025-08-31

加权IoU损失在二元语义分割中的创新应用与实践
加权IoU损失在二元语义分割中的创新应用与实践
1. 传统方法的局限性在医学影像分割（如肿瘤识别）或工业缺陷检测场景中，目标区域往往仅占全图的5%-15%。标准的交叉熵损失平等对待所有像素，导致模型偏向主导背景类别。虽然加权交叉熵能缓解该问题，但其优化目标与评估指标（如IoU）存在本质差异——这正是加权IoU损失提出的根本动因。2. 加权IoU损失的数学本质定义预测掩膜为Ŷ∈[0,1]^(H×W)，真实标签为Y∈{0,1}^(H×W)，空间权重矩阵W∈R+^(H×W)。加权IoU损失可表达为：$$ \mathcal{L}_{WIoU} = 1 - \frac{\sum(W \odot (Y \cap \hat{Y}))}{\sum(W \odot (Y \cup \hat{Y}))} $$其中⊙表示逐像素乘法。关键创新在于权重矩阵W的构造：- 边缘强化权重：通过Sobel算子提取目标边界区域，给予1.5-3倍系数- 类别补偿权重：根据全局类别比例动态调整，小目标区域自动获得更高权重3. 实现细节与技巧在PyTorch框架中高效实现需注意：1. 采用双线性插值保持权重图的空间连续性2. 添加1e-6平滑项避免分母为零3. 与Fo...
2025年08月31日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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