目标分割基础知识点

*免责声明：
1\此方法仅提供参考
2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.
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场景一: 评价指标

场景二: 损失函数

场景三: 常用数据集介绍

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场景一: 评价指标

语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结

1.1 PA

1.2 CPA 与 MPA

1.3 IOU 与 MIOU

1.4 Dice Score（F1）

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场景二: 损失函数

分割领域的损失函数综述论文

更多强推–> loss问题汇总（不收敛、震荡、nan）

参考一：图像分割中的损失函数分类和汇总

参考二：【损失函数合集】超详细的语义分割中的Loss大盘点

参考三：【语义分割】1、语义分割超详细介绍

1.1 交叉熵 Cross-Entropy loss

pytorch语义分割中CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析

1.2 带权重的交叉熵损失函数 WCE

1.3 TopK Loss

1.4 Focal Loss

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2.1 Iou Loss

2.2 Dice Loss

2.3 Tversky Loss

论文地址

2.4 Asymmetric similarity loss

论文地址

2.5 说明

AnatomyNet论文地址

2.6 Generalized Dice Loss

2.7 复合损失函数

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场景三: 常用数据集介绍

推荐阅读–>在项目中使用代码操作下载COCO、voc、cityscapes

推荐阅读–>更多数据集介绍: 语义分割常用数据集整理

1.1 PASCAL Visual Object Class ( VOC )

更多解读：目标检测数据集PASCAL VOC详解

VOC数据集官方下载地址

1.2 Microsoft Common Objects in Context(MS COCO)

Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

更多解读：COCO数据集使用——COCO API配置

更多解读：coco数据集用于语义分割的 数据定义说明以及标注信息分析

1.3 Cityscapes

数据集官方地址

更多解读：城市风光Cityscapes数据集介绍

更多解读：Cityscapes数据集的深度完整解析

1.4 ADE20k

ADE 20K数据集官方地址

参考： 详细解读：MIT经典的语义分割数据集ADE20K，附下载链接

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2.1 NYU Depth V2

NYU-Depth V2数据集官方地址

更多解读：单目深度估计数据集：NYU Depth Dataset V2

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3.1 Stanford 2D-3D

Stanford 2D-3D数据集官方地址

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