「神秘奇男子」 2023-02-02 10:39 采纳率: 87%
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pytorch中多分类语义分割的标签用不用改成one-hot形式啊

使用pytorch做4分类语义分割 标签是单通道的只有0 1 2 3四个值的索引图形式 还是需要转成四通道的one-hot编码格式啊

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  • 梦想橡皮擦 Python领域优质创作者 2023-02-02 11:03
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    解决方案来自 梦想橡皮擦 狂飙群基于 GPT 编写的问答软件

    如果要使用 PyTorch 进行 4 分类语义分割,那么可以根据需要使用单通道索引图形式或四通道 one-hot 编码格式。

    在单通道索引图形式中,标签是以单个数字(0、1、2、3)的形式给出的。

    在训练模型之前,可以使用 PyTorch 的 torch.nn.CrossEntropyLoss 作为损失函数。
    这将自动计算 softmax 函数并对标签进行 one-hot 编码。

    在四通道 one-hot 编码格式中,每个类别都有一个独立的通道,因此可以更直接地观察模型的输出。
    在这种情况下,可以使用 PyTorch 的 torch.nn.BCELoss 作为损失函数,该函数用于计算二进制交叉熵损失。

    在最终选择使用哪种格式时,可以根据您的具体需求、数据集和模型进行选择。

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