图像分割-二进制交叉熵加权损失

Question

我正在做语义图像分割。在大多数情况下，前景像素的数量远远少于图像背景像素的数量。

我发现有人在我以前的帖子中发布了此帖子。但是由于我是Keras的新手，所以我不知道如何实现此功能。我的问题是我需要在代码中的什么地方实现/调用它？在model.fit_generator中吗？

def pixel_wise_loss(y_true, y_pred):
pos_weight = tf.constant([[1.0, 2.0]])
loss = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(
    y_true,
    y_pred,
    pos_weight,
    name=None
)

return K.mean(loss,axis=-1)

很抱歉，我问了这个愚蠢的问题，但是我对Keras并不陌生，仍然在学习。先谢谢了！如果有人可以发布一个示例代码来实现它，那就太好了。