def Dice_loss(inputs, target, beta=1, smooth = 1e-5): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt, ct = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = torch.softmax(inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(n, -1, c),-1) temp_target = target.view(n, -1, ct) #--------------------------------------------# # 计算dice loss #--------------------------------------------# tp = torch.sum(temp_target[...,:-1] * temp_inputs, axis=[0,1]) fp = torch.sum(temp_inputs , axis=[0,1]) - tp fn = torch.sum(temp_target[...,:-1] , axis=[0,1]) - tp score = ((1 + beta ** 2) * tp + smooth) / ((1 + beta ** 2) * tp + beta ** 2 * fn + fp + smooth) dice_loss = 1 - torch.mean(score) return dice_loss
时间: 2023-09-23 22:13:14 浏览: 203
这段代码实现的是 Dice Loss,是一种常用的用于医学图像分割任务中的损失函数,用于评估模型的分割结果和真实标签之间的相似度。其中,输入的参数包括:
- inputs:模型的输出,是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量,其中 n 表示 batch size,c 表示类别数,h 和 w 表示输入图片的高和宽。
- target:真实标签,是一个大小为 (n, h, w, ct) 的张量,其中 ct 表示标签的通道数。
- beta:调节因子,用于平衡精度和召回率,默认为 1。
- smooth:平滑参数,用于避免除以 0 的情况,默认为 1e-5。
该函数的返回值是一个标量,表示 Dice Loss 的值。
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def dice_coef_fun(smooth=1): def dice_coef(y_true, y_pred): #求得每个sample的每个类的dice intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=(1,2,3)) union = K.sum(y_true, axis=(1,2,3)) + K.sum(y_pred, axis=(1,2,3)) sample_dices=(2. * intersection + smooth) / (union + smooth) #一维数组 为各个类别的dice #求得每个类的dice dices=K.mean(sample_dices,axis=0) return K.mean(dices) #所有类别dice求平均的dice return dice_coef def dice_coef_loss_fun(smooth=0): def dice_coef_loss(y_true,y_pred): return 1-1-dice_coef_fun(smooth=smooth)(y_true=y_true,y_pred=y_pred) return dice_coef_loss
这段代码定义了两个函数,`dice_coef_fun` 和 `dice_coef_loss_fun`,用于计算 Dice Coefficient 和 Dice Coefficient Loss。
首先是 `dice_coef_fun` 函数,它接受一个平滑因子 `smooth` 的默认值为 1。在函数内部,首先计算了预测值 `y_pred` 和真实标签 `y_true` 的交集,并对其进行求和操作,轴为 (1,2,3)。然后,计算了真实标签和预测值的总和,并同样进行求和操作。最后,根据 Dice Coefficient 的公式,将交集乘以 2 并加上平滑因子,再除以总和与平滑因子之和,得到每个类别的 Dice Coefficient。最终,将所有类别的 Dice Coefficient 求平均,作为函数的返回值。
接下来是 `dice_coef_loss_fun` 函数,它接受一个平滑因子 `smooth` 的默认值为 0。在函数内部,调用了 `dice_coef_fun` 函数,并将 `y_true` 和 `y_pred` 作为参数传入。然后,将 `dice_coef_fun` 的返回值与 1 相减,并再次减去 1,得到 Dice Coefficient Loss 的值,作为函数的返回值。
这段代码使用了 Keras(或者 TensorFlow)的张量操作。如果你有关于这些函数的任何问题,请继续提问。
def train(model, train_loader, optimizer, loss_func, n_labels, alpha): print("=======Epoch:{}=======lr:{}".format(epoch,optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])) model.train() train_loss = LossAverage() train_dice = DiceAverage(n_labels) for idx, (data, target) in tqdm(enumerate(train_loader),total=len(train_loader)): data, target = data.float(), target.long() # data, target = data.cuda().float(), target.cuda().long() target = to_one_hot_3d(target,n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # data, target = data.cuda(), target.cuda() optimizer.zero_grad() output = model(data) loss0 = loss_func(output[0], target) loss1 = loss_func(output[1], target) loss2 = loss_func(output[2], target) loss3 = loss_func(output[3], target) loss = loss3 + alpha * (loss0 + loss1 + loss2) loss.backward() optimizer.step() train_loss.update(loss3.item(),data.size(0)) train_dice.update(output[3], target) train_log = OrderedDict({'Train_Loss': train_loss.avg, 'Train_dice_CTV': train_dice.avg[1]})if n_labels == 5: train_log.update({'Train_dice_intestine': train_dice.avg[2], 'Train_dice_Rectum': train_dice.avg[3], 'Train_dice_Bladder': train_dice.avg[4] }) return train_log, train_loss.avg, train_dice.avg[1]
这是一个用于训练神经网络模型的函数。它包含以下参数:
- model: 要训练的模型
- train_loader: 用于训练的数据加载器
- optimizer: 优化器,用于更新模型参数
- loss_func: 损失函数,用于计算模型输出与真实标签之间的差异
- n_labels: 标签的数量
- alpha: 控制不同损失项之间权重的超参数
在函数中,首先打印当前的 epoch 和学习率,然后将模型设置为训练模式。接下来,遍历训练数据加载器中的每个 batch,将数据和标签转换为 PyTorch 张量,并将它们移动到指定的设备上。
然后,将优化器的梯度清零,使用模型对数据进行前向传递,计算模型输出与真实标签之间的损失,并计算加权后的总损失。最后,反向传播并更新模型参数。在训练过程中,同时记录平均损失和每个类别的 Dice 系数,并返回这些值。
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