粗读Active Boundary Loss for Semantic Segmentation
时间: 2023-09-25 11:08:13 浏览: 61
Active Boundary Loss for Semantic Segmentation 是用于语义分割任务的一种损失函数,其主要思想是通过惩罚预测边界附近错误的预测,来提高语义分割的精度和鲁棒性。通过引入一个权重映射矩阵来调整边界处的损失权重,使得网络能够更好地处理物体边界和细节信息。该方法在多个语义分割数据集上都取得了较好的结果。
相关问题
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。
Multiscale Feature Weighted-Aggregating and Boundary Enhancement Network for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images
这是一篇关于高分辨率遥感图像语义分割的论文,提出了一种多尺度特征加权聚合和边界增强网络。该网络采用了多种技术,包括池化、反卷积、注意力机制、残差连接等,能够有效地提取高分辨率遥感图像中的语义信息,并且能够较好地处理边界信息,从而提高了语义分割的精度。此外,该网络还采用了一种特征加权聚合的方法,能够更好地利用不同尺度的特征信息,从而提高了分割的性能。