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【语义分割】lovasz-softmax loss（二）

lovasz-softmax loss（一）

lovasz-softmax loss是对语义分割指标miou直接进行优化的一个loss，相比比较经典的dice loss有诸多优势。

【语义分割】lovasz-softmax loss（二）_第1张图片
左框的IOU loss是集合函数，并不是子模集合函数。将其变形得到右框，变形后为子模集合函数
【语义分割】lovasz-softmax loss（二）_第2张图片
lovasz extentsion △ ˉ J c \bar{\triangle}_{J_{c}} △ˉ​Jc​​由 △ J c \triangle_{J_{c}} △Jc​​线性差值得到。
【语义分割】lovasz-softmax loss（二）_第3张图片
【语义分割】lovasz-softmax loss（二）_第4张图片
【语义分割】lovasz-softmax loss（二）_第5张图片
lovasz-softmax loss与cross entropy 结合使用fine-tune，效果更优

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