标签： tensorflow caffe pycaffe matcaffe
我正在努力将Caffe的广义Dice损失实现为Python Layer，以计算子卷的损失。我希望在这里得到一些帮助。或者至少，如果有任何代码，请共享链接。
Caffe
Python Layer
我有5个标签（0：对象的背景和标签1:4）。由于我从3D数据获取补丁，因此某些子卷仅包含背景。对于此子体积，应如何计算骰子损失？
1:4
为什么在this line of code中创建One-hot标签，作者分离了背景体素计数？
One-hot
我们也计算背景体素的体积重叠吗？