Union 的交集用作度量或损失
Intersection over Union used as Metric or Loss
我目前正在努力理解 IoU 的使用。 IoU 只是一个监控网络质量的指标,还是用作损失函数,其值对反向传播有一定影响?
对于用作损失函数的度量,它必须是可微的,具有非平凡的梯度。
例如,在图像分类中, 是最常见的成功衡量标准。但是,如果您尝试区分准确度,您会发现几乎所有地方的梯度都为零,因此无法以准确度作为损失函数来训练模型。
同样,IoU 在其原生形式中也具有无意义的梯度,不能用作损失函数。然而, 保留梯度的 IoU 存在并且可以有效地用作训练的损失函数。
我目前正在努力理解 IoU 的使用。 IoU 只是一个监控网络质量的指标,还是用作损失函数,其值对反向传播有一定影响?
对于用作损失函数的度量,它必须是可微的,具有非平凡的梯度。
例如,在图像分类中,
同样,IoU 在其原生形式中也具有无意义的梯度,不能用作损失函数。然而,