二值分割的结果是模糊图像

Question

我正在研究二进制分割问题，我必须从细胞中分割细胞核。我使用二进制交叉熵作为U-Net CNN模型的损失函数。由此产生的图像有一些模糊的效果。我运行实验的时期越多，发生的模糊就越多。导致这种模糊效果的原因是什么，我应该对我的模型做出哪些改变以摆脱它？

我附上了4个时期后产生的一个样本结果图像。

Answer 1

最简单的解决方案是将结果阈值设置为某个阈值（为方便起见，我使用了0.5）。但是，你可以像https://arxiv.org/abs/1608.04117中那样使用骰子丢失（keras实现可以在这里找到：https://github.com/raghakot/ultrasound-nerve-segmentation），这往往会产生二进制输出。如果最终结果优于在二进制交叉熵上使用阈值输出，则取决于您的数据集。