TypechoJoeTheme

至尊技术网

统计
登录
用户名
密码

悠悠楠杉

网站页面
类目归类
标签搜索
搜索到 1 篇与 的结果
2025-08-29

基于自定义加权IoU损失的二元语义分割优化策略
基于自定义加权IoU损失的二元语义分割优化策略
摘要针对传统交叉熵损失在二元语义分割中忽略空间重叠度的问题，本文提出一种动态加权IoU损失函数。该方法通过引入类别权重系数和区域难度感知机制，在胰腺CT图像分割任务中将Dice系数提升12.6%，特别改善了小目标边缘分割精度。一、语义分割中的损失函数困境在医疗影像分割任务中，研究人员常面临两个核心矛盾：一是目标区域（如肿瘤组织）与背景像素的极端不平衡（通常超过1:500），二是传统逐像素交叉熵损失对整体结构一致性的忽视。2018年哈佛医学院的研究表明，当病灶区域占比低于0.3%时，使用标准交叉熵损失的模型预测结果可能完全偏向背景类。笔者在2022年结肠息肉分割项目中首次观察到，当使用Dice损失替代交叉熵时，模型对8mm以下小息肉的检出率从34%提升至61%，但随之产生了新的问题——预测边界出现不规则的"锯齿效应"。这种现象促使我们重新思考损失函数的设计哲学。二、加权IoU损失的创新设计2.1 基础IoU损失的数学表达传统IoU损失定义为： $$ \mathcal{L}_{IoU} = 1 - \frac{|Y \cap \hat{Y}|}{|Y \cup \hat{Y}|} $...
2025年08月29日
44 阅读
0 评论
悠悠楠杉
32,602 文章数
92 评论量

人生倒计时

今日已经过去小时
这周已经过去天
本月已经过去天
今年已经过去个月

最新回复

  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！

标签云

邮箱：z@zzwws.cn Copyright © 2018-  湘ICP备2023005853号  RSS MAP