是否有任何使用加权损失进行像素分割/分类任务的例子？

Question

我正在对我的数据进行FCN32语义分段.我运行算法来微调我的数据(只有一个通道的灰度图像),直到80,000次迭代; 然而,损失和准确度是波动的,输出图像完全是黑色的.甚至,在80,000次迭代后损失如此之高.我认为分类器不能很好地训练我的数据.所以,我要从头开始训练.另一方面,我的数据有不平衡的类成员.背景像素多于其他四个类.一些研究人员建议使用加权损失.有谁有想法吗？我做得对吗？如何将此加权损失添加到train_val.prototxt？

如果您了解与加权损失培训相关的任何资源/示例,我将非常感激,请在此与我分享.

再次感谢

Answer 1

您可以使用 解决类不平衡问题"InfogainLoss"。这种损失可以被视为一种扩展，使"SoftmaxWithLoss"您能够为每个标签“支付”不同的损失值。
如果您想用于"InfogainLoss"像素级预测，您可能需要使用BVLC/caffe PR#3855。