基于Generalized Region Loss的代价函数及在图像分割中的应用

• 作者: 张凯 余义斌 五邑大学智能制造学部
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 代价函数 图像分割 网络收敛 分割精度 困难样本
• 年，卷（期）: 2023,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 215-222
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.03.031

摘要

针对图像分割中的困难样本，提出了一种对像素区域细分计算的Generalized Region Loss的新的代价函数；首先通过引入一项参数，改变了以往代价函数主要通过设置权重或Focal等关注困难样本的方法，其次通过对标签图像和预测图像进行区域划分，并且对划分四区域的困难样本分类关注，最后分别计算其四区域绝对损失，进而进行加权组合；为验证算法性能，使用CamVid数据集作为实验数据，该代价函数在FCN和U-Net两种图像分割网络上得到验证，同当前图像分割领域常用的12种代价函相比，IoU指标分别提高1.93%和2.99%,由此证明此代价函数优于大多数图像分割代价函数；最终实验结果表明，提出的基于像素区域细分计算的代价函数能够有效提高图像分割精度，为图像分割的研究提供借鉴。