Segnet关于loss weight各个分类的权重的理解

看过很多文章关于对Segnet的理解,但是关于各个类别的权重的计算的理解很少,所以本文写下自己对于权重的理解并附代码。


f(class) = frequency(class) / (image_count(class) * w * h)

weight(class) = median of f(class)) / f(class)


其中frequency(class)的意思是该类别的training set的总像素的个数;比如在我的数据集合中training set的数量为500张图片,房屋像素的个数总和为30000个像素;

image_count(class)的意思是在training set中含有该类别的像素的图片的数量;比如含有房屋的图片的个数位467张

w*h为图片的尺寸;

median of f(class))为计算出的f(class) 的中位数;


附代码如下:https://github.com/gbyy422990/segnet_tf/blob/master/median_frequency_balancing.py

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转载自blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/78955584