图像分割中的损失函数详解 🧠
在图像分割任务中，损失函数的选择直接影响模型训练效果。以下是常见损失函数的分类与说明：
1. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）🔍
- 公式：
$$ L = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i)\log(1 - \hat{y}_i) $$ - 特点：
- 适用于像素级分类问题
- 对背景类的误判更敏感
- 常与Softmax激活函数搭配使用
- 适用场景：
- 语义分割（Semantic Segmentation）
- 多类别目标检测
2. Dice Loss 🧮
- 公式：
$$ L = 1 - \frac{2 \sum_{i} y_i \hat{y}i}{\sum{i} y_i + \sum_{i} \hat{y}_i} $$ - 特点：
- 侧重预测与真实标签的重叠区域
- 对类别不平衡问题有鲁棒性
- 常用于医学图像分割
- 扩展阅读：
了解更多Dice Loss的优化技巧
3. Jaccard Index（交并比）📊
- 公式：
$$ J = \frac{|Y \cap \hat{Y}|}{|Y \cup \hat{Y}|} $$ - 特点：
- 衡量预测与真实标签的交集占比
- 与Dice Loss密切相关
- 更关注边界区域的准确性
4. Focal Loss 🎯
- 公式：
$$ L = -\alpha (1 - p_t)^\gamma \log(p_t) $$ - 特点：
- 解决类别不平衡问题
- 通过调制因子降低易分类样本的影响
- 广泛应用于实例分割（Instance Segmentation）
如需深入理解不同损失函数的对比实验，可参考 分割模型评估指南。