关于分割任务中损失函数的概念性问题

时间:2019-05-10 15:42:02

标签: machine-learning computer-vision computer-science loss-function

在分割任务中,当我们没有试图在训练集的某些图像中进行分割的对象时,最有利于我们的损失函数(假设它计算出地面实况和预测的重叠):

  1. 返回,说(0),因为没有地面真理,所以没有重叠
  2. 返回(1),因为我们想鼓励体系结构避免误报

对我来说,2最有意义,但我通常看到1在不同的细分架构中实现。

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