端到端深度图像分割网络中抑制无效率学习的目标损失函数设计

摘要

在端到端深度图像分割网络训练时,常出现前景和背景区域相差巨大的情况,造成目标特征学习不足而背景特征学习过度.对此提出一种基于代价敏感学习的目标函数构造方法:借鉴难例挖掘思想,使用表征难易程度的Focal因子对样本训练误差加权处理,有效抑制无效率学习;仿人类视觉系统引入感受野因子,兼顾上下文信息.在医学影像数据集上对方法的有效性和可扩展性进行了测试.结果表明,新方法有助于提升网络对于小目标的检出能力,同时分割结果更贴合目标轮廓.