语义分割损失函数综述

图像分割一直是一个活跃的研究领域，因其具有从自动化疾病检测到自动驾驶等广泛应用。过去五年中，各类论文提出了用于不同情形（如偏倚数据、稀疏分割等）的不同目标损失函数。本文总结了部分广泛用于图像分割的知名损失函数，并列举了它们的使用可助力模型快速且更好收敛的情形。此外，我们引入了一种新的 log-cosh dice 损失函数，并在 NBFS 颅骨分割开源数据集上将其性能与广泛使用的损失函数进行比较。我们还展示了某些损失函数在所有数据集上表现良好，在未知数据分布场景下可作为良好的基线选择。我们的代码见于 Github：https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions。