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图像分割损失函数OhemCELoss - CSDN博客
OhemCELoss是语义分割任务中的损失函数，结合了交叉熵损失和在线难样本挖掘。它按像素点计算交叉熵，然后选择损失最大的样本。源码展示了如何在PyTorch中实现这一功能，根据阈值选取难样本。此方法有助于提高模型对难样本的识别能力。
图像分割损失函数OhemCELoss - 代码先锋网
图像分割损失函数OhemCELoss，代码先锋网，一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。
深度学习不可忽略之OHEM:Online Hard Example Mining - 知乎
简单的说，Fast R-CNN框架是将224×224的图片当作输入，经过conv，pooling等操作输出feature map，通过 selective search 创建2000个region proposal，将其一起输入 ROI pooling 层，接上全连接层与两个损失层。 2 OHEM应用于FRCNN
图像分割 OhemCELoss - 简书
今天看代码，学习了一种图像分割领域使用的损失函数（目标检测领域也会用，但这里只介绍图像分割）：OhemCELoss，这里记录一下。
pytorch-loss pytorch_loss ohem_loss. py at master - GitHub
from large_margin_softmax import LargeMarginSoftmaxV3 class OhemCELoss (nn Module): def __init__ (self, score_thresh, n_min=None, ignore_index=255): super (OhemCELoss, self) __init__ () self score_thresh = score_thresh self ignore_lb = ignore_index self n_min = n_min
OhemCrossEntropyLoss（定义、步骤流程、代码实现 . . .
OhemCrossEntropyLoss（定义、步骤流程、代码实现、OHEM、CE、OHEMCE、OHEMCELoss、OHEMLoss）-CSDN博客
【损失函数】图像分割损失CELoss中添加 OHEM - 灰信网 . . .
这种添加OHEM的损失叫OhemCELoss（Online hard example mining cross-entropy loss），其中 Online hard example mining 的意思是，在训练过程中关注 hard example ，对其施加更高权重的一种训练策略。
在线难负挖掘Loss---OhemCrossEntropyLoss - 简书
class OhemCELoss(nn Module): def __init__(self, thresh, lb_ignore=255): super(OhemCELoss, self) __init__() self thresh = -torch log(torch tensor(thresh, requires_grad=False, dtype=torch float)) cuda() self lb_ignore = lb_ignore