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三篇論文解決「語義分割的優化和評估」難題!魯汶/清華/牛津等聯合提出全新方法

AIGC動態2年前 (2024)發布 新智元
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三篇論文解決「語義分割的優化和評估」難題!魯汶/清華/牛津等聯合提出全新方法

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原標題:三篇論文解決「語義分割的優化和評估」難題!魯汶/清華/牛津等聯合提出全新方法
關鍵字:損失,函數,標簽,類別,模型
文章來源:新智元
內容字數:15158字

內容摘要:


新智元報道編輯:LRS
【新智元導讀】現有的語義分割技術在評估指標、損失函數等設計上都存在缺陷,研究人員針對相關缺陷設計了全新的損失函數、評估指標和基準,在多個應用場景下展現了更高的準確性和校準性。優化語義分割模型常用的損失有Soft Jaccard損失,Soft Dice損失和Soft Tversky損失,但它們都和軟標簽不兼容,所以無法支持一些重要的訓練技術(例如標簽平滑,知識蒸餾,半監督學習,多標注員等)。
另一方面,語義分割常用的評價指標有mAcc和mIoU,但是因為它們都會偏向數據集中尺寸較大的物體,所以會嚴重的影響它們對模型安全性能的評估。
為了解決這些問題,魯汶大學和清華的研究人員首先提出了JDT損失。JDT損失是原有損失函數的變體,包括了Jaccard Metric損失,Dice Semimetric損失和Compatible Tversky損失。JDT損失在硬標簽下與原有的損失函數等價,但能完全兼容軟標簽。
研究人員將JDT損失應用于軟標簽的四個重要場景:標簽平滑、知識蒸餾、半監督學習和多標注員,展示了它們提高模型準確性和校準性的能力。論文鏈接:https://ar


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文章來源:新智元
作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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