boundary loss for highly unbalanced segmentation

高度不平衡的分割任务中，边界损失是一种常用的损失函数。它通过对预测结果和真实标签之间的边界区域进行加权，使得模型更加关注边界区域的准确性，从而提高分割的精度。这种损失函数可以有效地解决类别不平衡问题，特别是在医学图像等领域中，常常存在正负样本极度不平衡的情况。