语义分割deeplabv3+损失函数

语义分割的损失函数通常采用交叉熵损失函数，即对于每个像素点，计算预测的类别概率分布与真实类别概率分布之间的交叉熵。在深度学习中，交叉熵通常作为分类问题的损失函数，用于度量预测的类别概率分布与真实类别概率分布之间的差异。

对于DeepLabv3+模型，其损失函数包括两部分：交叉熵损失函数和Dice损失函数。其中，交叉熵损失函数用于度量预测的类别概率分布与真实类别概率分布之间的差异，而Dice损失函数则用于度量预测的掩膜与真实掩膜之间的重叠度。

具体地，交叉熵损失函数可表示为：

$L_{ce}(p,y)=-\sum_{i=1}^{n} y_i log(p_i)$

其中，$y$表示真实的类别概率分布，$p$表示预测的类别概率分布，$n$表示类别数。

而Dice损失函数可表示为：

$L_{dice}(p,y)=1-\frac{2\sum_{i=1}^{n}p_iy_i+\epsilon}{\sum_{i=1}^{n}p_i^2+\sum_{i=1}^{n}y_i^2+\epsilon}$

其中，$\epsilon$为平滑系数，用于避免分母为0的情况。