本资料包提供了一个基于Python的图像分割算法的完整实现和相关数据集，并包含详细的使用指南。
这个项目是基于Python实现的图像分割算法源码包（包括全部数据和使用说明），适用于课程设计或期末大作业，并确保可以顺利运行而无需任何修改。
该代码库包含了多种损失函数，如Dice Loss、Focal Loss 和 Cross Entropy (CE) Loss。具体文件如下：
- Dice Loss: diece_loss.py
- Focal Loss: focal_loss.py, focal_loss_binary.py
- CE Float Loss: cross_entropy.py
- Combined BCE + Dice loss function: bce_dice_loss.py
此外，还包括了学习率预热（LR warmup）相关代码：portrait train.py、model trainer_bisenet.py。
在图像分割任务中，常用的损失函数包括基于数据分布的CE和基于区域的Dice。其中，Dice Loss是从Dice系数推广而来的损失函数。Dice 系数是一种衡量两个集合相似度的方法，从区域的角度出发来评估两者的重叠程度（与概率分布角度下的CE Loss不同）。当两个集合完全相同时，Dice 系数值为1；若两者完全没有交集，则该值为0。其计算公式如下：
\[ \text{Dice}(A, B) = \frac{2|A \cap B|}{|A| + |B|} \]
其中，\( A \) 和 \( B \) 是两个集合。
因此，Dice 系数的取值范围为 [0, 1]。
5星
