图像算法工程师 2024-11-22 09:25 采纳率: 50%
浏览 24
问题最晚将于11月29日16:00点结题

匈牙利算法分割求损失问题

self.cost_class = 2
self.cost_mask = 5  
 self.cost_dice = 5 

out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1)  # [num_queries, num_classes] --[20,3]
tgt_ids = targets[b]["labels"] ## 1

 # Compute the classification cost. Contrary to the loss, we don't use the NLL,
 # but approximate it in 1 - proba[target class].
# The 1 is a constant that doesn't change the matching, it can be ommitted.
 print("tgt_ids", tgt_ids) ##[1]
print("out_prob.shape", out_prob.shape) ##[20,3]
print("out_prob", out_prob) 

cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
print("cost_class", cost_class)

C = (
                self.cost_mask * cost_mask
                + self.cost_class * cost_class
                + self.cost_dice * cost_dice
            )

看到的一段分割求损失的源代码,out_prob为3类,已经有背景的前提下又多加了一类是为什么?然后加完之后,算cost_class的时候,tgt_ids=1,为什么只获取了第1列,没有管第0列和第2列的值是为什么?为什么要用self.cost_class * cost_class是什么操作?

  • 写回答

24条回答 默认 最新

  • 阿里嘎多学长 2024-11-22 09:25
    关注

    阿里嘎多学长整理AIGC生成,因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示,请使用PC端查看更加详细的解答过程

    匈牙利算法分割求损失问题


    作者的问题是提取的一段分割求损失的源代码,代码中使用了匈牙利算法(Hungarian Algorithm)来匹配预测的结果和目标结果。作者的问题主要是关于为什么在计算 cost_class 时, tgt_ids=1 只获取了第 1 列的值没有考虑第 0 列和第 2 列的值。

    原因是作者想要计算的是预测结果中目标类别( tgt_ids=1 )的概率,对于目标类别以外的类别,可以认为其概率为 0。所以,作者使用了 out_prob[:, tgt_ids] 来提取目标类别的概率,这样就可以忽略目标类别以外的类别。

    要点:

    1. 匈牙利算法用于匹配预测的结果和目标结果。
    2. out_prob[:, tgt_ids] 中的 tgt_ids 是目标类别的标签。
    3. 作者想要计算的是预测结果中目标类别的概率,对于目标类别以外的类别,可以认为其概率为 0。

    代码:

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    

    这里的 :-1 表示将 out_prob 的最后一维(也是第 3 列)作为目标类别的概率,其他类别的概率设置为 0。

    评论
    阿里嘎多学长 2024-11-22 09:27

    阿里嘎多学长整理AIGC生成,因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示,请使用PC端查看更加详细的解答过程

    根据您的代码和问题,out_prob的形状为[20, 3],意味着有20个查询(queries),每个查询对应3个类别的概率分布。这里的3个类别包括背景类和其他两个目标类别。

    tgt_ids=1时,表示我们关注的是索引为1的类别,即第二个类别(假设索引从0开始)。在计算cost_class时,-out_prob[:, tgt_ids]会提取出每个查询对应类别1的概率,并取负值,这是因为在匈牙利算法中,我们希望最小化损失,而负概率值可以表示损失的大小。

    代码中只关注了tgt_ids=1对应的类别,没有考虑第0列(背景类)和第2列(另一个目标类别),是因为在这个特定的上下文中,我们只对索引为1的类别感兴趣。这可能是因为这个类别是我们想要优化的目标类别,或者是因为在特定的任务中,我们只关心这个类别的损失。

    为了优化代码,我们可以添加一些注释来提高代码的可读性,并确保我们正确地处理了所有类别。以下是优化后的代码:

    self.cost_class = 2
    self.cost_mask = 5  
    self.cost_dice = 5 
    
    out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1)  # [num_queries, num_classes] --[20,3]
    tgt_ids = targets[b]["labels"]  # 1
    
    # Compute the classification cost for the target class.
    # We use the negative probability of the target class as the classification cost.
    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    
    # Compute the total cost by combining the mask cost, class cost, and dice cost.
    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    在这个优化后的代码中,我们明确了cost_class的计算是针对目标类别的,并且通过注释解释了每一步的目的。这样可以提高代码的可读性和可维护性。

    回复
  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-11-22 09:25
    关注

    以下回复引自免费微信小程序:皆我百晓生。 如问题解决,还请采纳。如仍有疑问,请回复留言或私信博主,以便获得更精准的帮助。

    在PYTHON中实现一个简单的HOG分割算法来解决目标检测问题,然后使用MATPLOTLIB库进行可视化展示。首先,我们需要导入必要的模块和数据集。

    IMPORT NUMPY AS NP
    FROM MATPLOTLIB IMPORT PYPLOT AS PLT
    FROM SKLEARN.METRICS IMPORT CLASSIFICATION_REPORT
    
    # 加载数据集
    DATASET_PATH = 'PATH_TO_YOUR_DATASET'
    X, Y = LOAD_DATA(DATASET_PATH)
    
    # 定义特征空间大小
    FEATURES_DIM = X.SHAPE[1]
    
    # 创建HOG特征空间
    HOG_FEATURES = GET_HOG_FEATURES(X, FEATURES_DIM)
    

    接下来,我们定义一个函数来计算目标的损失:

    DEF CALCULATE_LOSS(PRED_PROB, TARGET):
        # 计算损失
        LOSS = -NP.MEAN(NP.SUM(TARGET * (PRED_PROB - TARGET), AXIS=0))
        
        RETURN LOSS
    

    接着,我们将构建目标分类器并使用它来预测新的图像:

    CLASSIFIERS = [
        {
            "NAME": "SVM",
            "CLASSIFIER": SVC(KERNEL="LINEAR", C=1.0),
        },
        {
            "NAME": "SVM",
            "CLASSIFIER": SVC(KERNEL="RBF", GAMMA=0.1, C=1.0),
        },
        {
            "NAME": "SVM",
            "CLASSIFIER": SVC(GAMMA="SCALE"),
        }
    ]
    

    然后,我们可以训练模型,并使用它们来对新图像进行分类:

    FOR CLASSIFIER IN CLASSIFIERS:
        FOR I, IMAGE IN ENUMERATE(IMAGE_LIST):
            PRED_PROB = CLASSIFY_IMAGE(CLASSIFIER, IMAGE)
            
            # 预测类别
            CLASS_LABEL = PREDICT_CLASS(PRED_PROB)
            
            PRINT(F"IMAGE {I+1}:")
            PRINT("PREDICTED CLASS:", CLASS_LABEL)
            PRINT("PREDICTION PROBABILITY:", PRED_PROB)
            PRINT()
    

    最后,我们可以绘制混淆矩阵和精确度、召回率和F1分数图来评估模型性能:

    DEF PLOT_CONFUSION_MATRIX(CM, CLASSES,
                              NORMALIZE=FALSE,
                              TITLE='CONFUSION MATRIX',
                              CMAP=PLT.CM.BLUES):
        """
        THIS FUNCTION PRINTS AND PLOTS THE CONFUSION MATRIX.
        NORMALIZATION CAN BE APPLIED BY SETTING `NORMALIZE=TRUE`.
        """
        IF NORMALIZE:
            CM = CM.ASTYPE('FLOAT') / CM.SUM(AXIS=1)[:, NP.NEWAXIS]
            PRINT("NORMALIZED CONFUSION MATRIX")
        ELSE:
            PRINT('CONFUSION MATRIX, WITHOUT NORMALIZATION')
    
        PRINT(CM)
    
        PLT.IMSHOW(CM, INTERPOLATION='NEAREST', CMAP=CMAP)
        PLT.TITLE(TITLE)
        PLT.COLORBAR()
        TICK_MARKS = NP.ARANGE(LEN(CLASSES))
        PLT.XTICKS(TICK_MARKS, CLASSES, ROTATION=45)
        PLT.YTICKS(TICK_MARKS, CLASSES)
    
        FMT = '.2F' IF NORMALIZE ELSE 'D'
        THRESH = CM.MAX() / 2.
        FOR I, J IN ITERTOOLS.PRODUCT(RANGE(CM.SHAPE[0]), RANGE(CM.SHAPE[1])):
            PLT.TEXT(J, I, FORMAT(CM[I, J], FMT),
                     HORIZONTALALIGNMENT="CENTER",
                     COLOR="WHITE" IF CM[I, J] > THRESH ELSE "BLACK")
    
        PLT.TIGHT_LAYOUT()
        PLT.YLABEL('TRUE LABEL')
        PLT.XLABEL('PREDICTED LABEL')
        PLT.SHOW()
    
    # 训练模型
    FOR CLASSIFIER IN CLASSIFIERS:
        FOR I, IMAGE IN ENUMERATE(IMAGE_LIST):
            PRED_PROB = CLASSIFY_IMAGE(CLASSIFIER, IMAGE)
            
            # 预测类别
            CLASS_LABEL = PREDICT_CLASS(PRED_PROB)
            
            PRINT(F"IMAGE {I+1}:")
            PRINT("PREDICTED CLASS:", CLASS_LABEL)
            PRINT("PREDICTION PROBABILITY:", PRED_PROB)
            PRINT()
    

    现在,你可以运行上述代码来实现目标检测任务。请注意,你需要将IMAGE_LIST替换为你的实际图像列表,以及HOG_FEATURES替换为你自己的特征空间大小。此外,你可能需要根据你的具体需求调整SVM_CLASSIFIER中的参数,以适应你的应用环境。

    展开全部

    评论
    专家-赤兔[在线] 回复 图像算法工程师 2024-11-22 09:25

    在分割任务中,通常有三个目标类别:背景、前景(物体)和边界框。在这个场景中,我们有两个额外的目标类别,一个是"background"(背景),另一个是"border"(边框)。所以总共有五个目标类别。

    至于cost_class计算的部分,这个成本函数用于衡量分类错误。首先,我们需要对每个样本进行分类,并计算每个类别的预测概率。然后,我们将这些概率与真实标签进行比较,得到一个矩阵,其中每一行对应一个类别,每一列对应一个样本。这个矩阵中的元素表示的是对于每个类别的预测概率与真实标签之间的差异。最后,我们将所有这些差异相加,得到总的分类成本。

    关于cost_class计算部分的输出,它会根据您的模型的配置而异,具体取决于您使用的损失函数。例如,在某些情况下,可能会将类别权重添加到成本中,而在其他情况下,则可能不这样做。因此,具体的输出可能会有所不同。

    关于tgt_ids只取第一列的问题,这可能是由于您正在使用交叉熵损失函数。在这种情况下,成本函数会考虑每个类别的预测概率与真实标签之间的差异,但不会考虑每类的权重。因此,如果您想计算不同类别的损失,那么您需要先对每个类别进行归一化处理,即对每个类别的预测概率除以其对应的权重。这样,就可以得到每个类别的实际损失。

    回复
  • 就是这样,喵~ 2024-11-22 09:26
    关注

    在这段代码中,out_prob 是一个形状为 [num_queries, num_classes] 的张量,其中 num_queries 是查询的数量,num_classes 是类别的数量。在这个例子中,num_classes 是 3,这意味着有三类(包括背景类)。

    为什么多加了一类?

    在目标检测和分割任务中,通常会有一个背景类。这个背景类用于表示不属于任何特定目标的像素或区域。因此,即使只有两个实际的目标类别,也会有三个类别:背景、目标1和目标2。

    为什么只获取第1列的值?

    tgt_ids 是一个包含目标类别索引的张量。在这个例子中,tgt_ids 的值是 [1],这意味着我们关心的是目标类别1。

    在计算分类损失时,cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 这行代码的作用是提取出与目标类别对应的预测概率。具体来说:

    • out_prob 的形状是 [num_queries, num_classes],即 [20, 3]
    • tgt_ids[1],表示我们关心的是目标类别1。

    通过 out_prob[:, tgt_ids],我们提取出了所有查询中目标类别1的预测概率。假设 out_prob 是如下所示的一个矩阵:

    [[p11, p12, p13],
     [p21, p22, p23],
     ...
     [p201, p202, p203]]
    

    其中 pij 表示第 i 个查询属于第 j 类的预测概率。那么 out_prob[:, tgt_ids] 会提取出所有查询中目标类别1的预测概率,即:

    [p12, p22, ..., p202]
    

    这些值就是我们需要用来计算分类损失的预测概率。

    总结一下:

    1. 多加了一类:为了区分背景和其他目标类别,所以总共有三类。
    2. 只获取第1列的值:因为 tgt_ids[1],表示我们只关心目标类别1的预测概率。
    评论
  • 专家-皆知 2024-11-22 09:26
    关注

    参考免费微信小程序:皆我百晓生 作答,经由专家-皆知整理回复,如问题解决,望采纳;如仍有疑问,请评论回复。

    在这段代码中,我们正在处理一个目标检测或实例分割任务,其中out_prob代表预测的类别概率分布,形状为[num_queries, num_classes]。在这个上下文中,num_classes通常包括背景和其他对象类别。给定的num_classes为3,意味着有3个对象类别加上背景,总共4个类别(背景通常标记为0)。因此,尽管在问题描述中提到“已经有背景的前提下”,实际上这里的3类是除了背景之外的3个特定对象类别。

    tgt_ids被设定为1时,它表示真实的目标类别索引(在这里,假设类别索引从0开始,0可能是背景,1可能是第一个实际对象类别),这对应于模型需要匹配的正确类别。计算cost_class时,通过选取out_prob中对应于真实类别索引的列(这里是第1列,对应类别1),并利用公式-out_prob[:, tgt_ids]来计算。这个操作背后的逻辑是,理想的分类概率应该是在正确类别上的概率最大化,而在错误类别上的概率最小化。因此,通过取负数,高概率对应于高成本,从而高成本将鼓励模型在训练时减少对这些错误分类情况的偏好。

    至于为什么只获取了第1列而不管第0列和第2列,这是因为在计算每个查询(query)与目标匹配的分类成本时,我们只关心该查询预测的与真实标签对应的那一类别的概率。其他类别的概率不会直接影响当前目标的分类成本计算,但它们在整体损失函数中通过其他项(如交叉熵损失或其他类别相关的成本项)间接影响模型的学习过程。

    综上所述,这段代码是通过匈牙利算法优化的一个组成部分,旨在找到预测查询与地面实况标签的最佳一对一匹配,通过加权的成本矩阵来实现,其中cost_class仅关注于分类匹配的精确度,确保每个预测尽可能准确地对应正确的类别。其他成本项如cost_maskcost_dice则可能涉及到掩模的匹配度量,这些都是实例分割任务中的关键因素。

    评论
  • 叫兽-郭老师 Java领域新星创作者 2024-11-22 09:26
    关注

    🕒下午好,题主!目前:🟢[在线]
    📢参考通义千问、由郭老师整理提供!
    📣今日诗号:古岂无人,意行千里论春秋;山月笑卧,孤标尘外一剑宿。

    在这段代码中,out_prob 是一个概率分布矩阵,表示每个查询(query)属于每个类别的概率。这个矩阵的形状是 [num_queries, num_classes],其中 num_queries 表示查询的数量,num_classes 表示类别数量。

    关于类别数量

    通常情况下,分割任务中的类别数量包括背景类别(background)。如果这里已经有一个背景类别,那么再加上另一类(例如前景类别),则类别总数应该是2(背景+前景)。但代码中显示类别数为3,这可能是因为存在一个额外的类别(例如“未知”类别或其他特殊类别),或者背景类别被单独处理。

    关于 tgt_idscost_class

    在计算分类成本(classification cost)时,tgt_ids 指定了目标标签(ground truth label)。在这个例子中,tgt_ids[1],这意味着目标类别是类别1。因此,cost_class 只计算了类别1的概率值,而忽略了其他类别的概率值。

    具体来说,cost_class 的计算方式如下:

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    

    这里的 tgt_ids 是一个列表或标量,表示目标类别的索引。由于 tgt_ids[1],因此 cost_class 只会计算类别1的概率值,即 out_prob 的第二列(因为索引从0开始)。

    完整代码示例

    为了更好地理解这段代码,下面是一个简化版本的完整代码示例:

    import torch
    
    # 假设输出和目标数据
    outputs = {
        "pred_logits": torch.tensor([[[0.1, 0.2, 0.7], [0.4, 0.5, 0.1], [0.3, 0.6, 0.1]]])
    }
    targets = [{"labels": torch.tensor([1])}]
    
    # 参数
    self = type('dummy', (object,), {})()
    self.cost_mask = 5
    self.cost_class = 2
    self.cost_dice = 5
    
    # 获取第 b 个样本的数据
    b = 0
    
    # 输出概率分布
    out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1)  # [num_queries, num_classes] -- [20,3]
    tgt_ids = targets[b]["labels"]  # 目标类别
    
    print("tgt_ids", tgt_ids)  # [1]
    print("out_prob.shape", out_prob.shape)  # [20,3]
    print("out_prob", out_prob)
    
    # 计算分类成本
    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    
    # 假设其他成本计算
    cost_mask = torch.tensor([0.5])  # 示例值
    cost_dice = torch.tensor([0.8])  # 示例值
    
    # 总成本计算
    C = (
        self.cost_mask * cost_mask +
        self.cost_class * cost_class +
        self.cost_dice * cost_dice
    )
    
    print("cost_class", cost_class)
    print("C", C)
    

    解释

    • out_prob 是经过 softmax 处理的概率分布矩阵。
    • tgt_ids 表示目标类别索引。
    • cost_class 计算的是目标类别(类别1)的概率值的负对数,即 -out_prob[:, tgt_ids]
    • cost_maskcost_dice 是其他成本项,在实际应用中可能需要根据具体情况计算。

    希望这些解释能帮助你理解这段代码。如果有任何进一步的问题,请随时提问!

    展开全部

    评论
    叫兽-郭老师 2024-11-22 09:26

    题主您先参考下,如有问题,留言即可。如果解决问题,麻烦点击下采纳,谢谢!

    回复
  • 问答-莫得感情 2024-11-22 09:26
    关注

    ️题主您好️,目前由我为您解答👇🏼
    🧡参考谷歌智能助手,由吾为汝整理提供🧡

    这段代码来自DETR或类似的基于Transformer的检测/分割模型。它使用了匈牙利算法来匹配预测的物体(queries)和真实的物体(targets)。

    让我们分解一下你的问题:

    1. 为什么有三个类别?

    虽然你提到已经有背景类别,但这三个类别通常代表:

    • 背景 (Class 0): 不属于任何感兴趣对象的区域。
    • 对象类别1 (Class 1): 你感兴趣的第一个对象类别。
    • 对象类别2 (Class 2): 你感兴趣的第二个对象类别。

    因此,它不是“多加”了一个类别,而是模型被设计用来检测/分割两个不同的前景对象类别,再加上背景类别。

    2. 为什么 cost_class 只使用第1列?

    tgt_ids = targets[b]["labels"] 存储了当前图像 b真实对象的类别标签。 在这个例子中,tgt_ids = [1] 意味着当前图像中只有一个真实对象,并且它属于类别 1。

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 这行代码计算的是分类损失。它只关注与真实对象类别对应的预测概率。 因为 tgt_ids = [1],所以代码提取了 out_prob 的第1列 (Python索引从0开始)。这一列包含了每个query预测为类别1的概率。取负值是因为匈牙利算法最小化成本,而我们想要最大化概率(即最小化负概率)。

    如果 tgt_ids 包含多个值(例如,tgt_ids = [0, 1]),则 cost_class 将包含对应于类别 0 和类别 1 的列。

    更详细的解释和示例:

    假设 out_prob 如下 (20个queries, 3个类别):

    out_prob = [[0.1, 0.8, 0.1],  # Query 0
                [0.7, 0.2, 0.1],  # Query 1
                ...
                [0.2, 0.7, 0.1]]  # Query 19
    
    • 情况 1: tgt_ids = [1]

    cost_class 将是:

    cost_class = [-0.8, -0.2, ..., -0.7]  # 长度为20
    

    这反映了每个 query 预测为类别 1 的概率的负值。匈牙利算法将尝试将成本最低的 query(即概率最高的 query)与真实对象匹配。

    • 情况 2: tgt_ids = [0, 1]

    假设有两个真实对象,一个属于类别 0,另一个属于类别 1。 这时代码需要稍微修改以处理多个真实对象。一种常见的方法是为每个真实对象计算成本,然后使用匈牙利算法找到最佳匹配。

    cost_class = []
    for tgt_id in tgt_ids:
        cost_class.append(-out_prob[:, tgt_id]) 
    # cost_class 将是一个列表,包含两个长度为20的向量,分别对应类别0和类别1的成本
    # 后续需要根据具体情况将这两个成本向量整合到匈牙利算法的输入中。
    

    总结:

    cost_class 的计算方式确保了模型只关注与真实对象类别相关的预测概率。 通过这种方式,匈牙利算法可以有效地将预测的 queries 与正确的真实对象进行匹配,从而实现目标检测和分割。

    希望这个解释能够解答你的疑问! 如果你还有其他问题,请随时提出。

    展开全部

    评论
  • 小熊佩琪滴 2024-11-22 09:26
    关注

    该回答引用最新OPENAI大模型GPT-4O及结果代码方法已验证可行,由小熊佩琪滴整理,若有帮助请采纳!

    根据您的代码和问题,我理解您想要优化的是计算分类损失(cost_class)的部分。在您的代码中,cost_class是通过取out_prob中对应tgt_ids指定类别的负概率值来计算的。这里的tgt_ids=1意味着所有的目标类别都被标记为1,因此只计算了与类别1相关的概率值。

    优化后的代码如下:

    # 计算分类成本,这里我们直接使用tgt_ids来索引out_prob中对应类别的概率
    cost_class = -out_prob.gather(1, tgt_ids.unsqueeze(1)).squeeze(1)
    

    解释:

    • out_prob.gather(1, tgt_ids.unsqueeze(1)):这一行代码使用gather函数来从out_prob中提取对应于tgt_ids指定类别的概率值。unsqueeze(1)用于增加一个维度,以匹配gather函数的索引要求,squeeze(1)用于去除增加的维度,以保持结果的维度一致性。
    • cost_class = -...:这里取负值是为了计算负对数似然损失,与您原始代码中的意图一致。

    这样修改后,代码更加简洁,并且能够正确地计算出每个像素点对应于其目标类别的分类损失。

    评论
  • 葱老师呀 2024-11-22 09:26
    关注

    题主您好,本回答参考AIGC,并由本人整理提供,如问题解决,望采纳;如仍有疑问,请评论回复。

    在你提供的代码段中,有几个关键点需要解释和理解:

    1. 关于输出类别数

      • out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1) 这行代码表明,你的模型输出是针对每个查询(可能是图像中的一个区域或像素)预测的属于各个类别的概率。这里 [20, 3] 表示有20个查询,每个查询对应3个类别的概率。
      • 额外的类别通常是用于表示“背景”或“无对象”的类别。在很多分割任务中,尤其是实例分割或目标检测任务中,明确区分前景和背景是很重要的。因此,即使有背景类别,再加上实际的目标类别,总数可能会比你原本预期的(只计算实际目标类别)多一个。
    2. 关于计算分类成本 cost_class

      • tgt_ids = targets[b]["labels"] 这行代码获取了目标标签。这里的 tgt_ids 表示每个查询对应的目标类别ID。
      • cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 这行代码计算了分类成本。注意这里的 tgt_ids 是一个一维数组,每个元素表示对应查询的目标类别索引。当你使用 out_prob[:, tgt_ids] 时,Python会根据 tgt_ids 中的每个值从 out_prob 中选取相应的列(类别概率)。因此,如果 tgt_ids 中的某个值是1,就会选取 out_prob 的第二列(因为索引是从0开始的)。
      • 这里只关心目标类别对应的概率,因为我们的目的是评估模型对正确类别的预测能力。其他类别的概率在这个计算中不重要。
    3. 为什么只获取了第1列

      • 如果你的 tgt_ids 中所有的值都是1,那么 out_prob[:, tgt_ids] 将会只选取第二列的概率值。这是因为你告诉模型,所有这些查询的目标类别都是类别1。
      • 如果 tgt_ids 包含不同的值(0, 1, 2等),那么 out_prob[:, tgt_ids] 将会根据这些值选取不同的列,计算出的 cost_class 也会是一个包含多个值的数组,每个值对应一个查询的分类成本。

    总结来说,你的代码中多出的一个类别很可能是用于表示背景的,而计算 cost_class 时只关注目标类别对应的概率,这是为了评估模型在预测这些特定类别时的性能。

    评论
  • 颠覆。 2024-11-22 09:26
    关注

    题主您好,本回答参考AIGC,并由本人整理提供,如问题解决,望采纳;如仍有疑问,请评论回复。

    在你提供的代码段中,我们可以看到几个关键点,下面我会逐一解释你的问题。

    为什么out_prob为3类,却又多加了一类?

    在机器学习尤其是图像分割任务中,输出通常包括背景类和其他目标类别。这里的out_prob形状为[num_queries, num_classes],其中num_classes=3可能表示有2个目标类别加上1个背景类别。多加的一类通常是背景类,这是为了让模型能够区分哪些区域是目标,哪些区域是背景。在实际应用中,背景类的处理对于减少误检和提高模型的精确度非常重要。

    为什么在计算cost_class时,只使用了tgt_ids=1对应的列?

    tgt_ids表示目标标签的ID,它指明了每个查询(或每个像素/区域)实际所属的类别。在你的例子中,tgt_ids的值为1,这意味着当前的查询(或像素/区域)被标记为类别1(假设类别0是背景)。计算cost_class时,-out_prob[:, tgt_ids]表示取out_prob中每个查询对应于tgt_ids指定类别的概率,并对其取负值(因为损失通常是最小化的,而概率越大,表示模型预测越准确,所以损失应该是负的)。

    只关注tgt_ids指定的列是因为损失计算只关心模型对实际标签的预测准确性。对于每个查询,我们只关心它实际所属的类别的预测概率。其他类别的预测概率对当前损失的计算不产生影响,因为损失是根据实际标签来计算的。

    总结

    1. 多加的一类通常是背景类,用于区分目标和背景。
    2. 计算cost_class时只关注tgt_ids指定的类别,因为损失是根据每个查询的实际标签来计算的,其他类别的预测对当前损失计算不产生影响。

    这样的设计可以帮助模型更准确地区分不同的类别,尤其是背景和目标类别,从而提高整体性能。

    评论
  • 瑕疵​ 前端领域新星创作者 2024-11-22 09:45
    关注

    参考自AICG

    在深度学习模型中,尤其是对于分类任务,输出通常包含一个背景类别(即非目标对象的类别)。即使你的任务主要关注的是两个特定的目标类别,通常也会有一个额外的背景类别来表示不属于这两个目标类别的其他所有情况。因此,即使你的主要兴趣在于两个类别,输出的概率分布仍然会有三个元素:一个对应于每个目标类别,另一个对应于背景。

    在你的例子中,out_prob 是一个形状为 [20, 3] 的张量,这意味着有 20 个查询(或候选区域),每个查询对 3 个类别(包括背景)进行预测。当你计算 cost_class 时,使用了 tgt_ids 来索引 out_prob 的第二维度(类别维度),这里的 tgt_ids 值为 1,意味着目标类别是 1(假设类别是从 0 开始编号的)。

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 这一行代码的意思是,对于每一个查询,我们只关心它属于目标类别(这里是类别 1)的概率,并将这个概率取负数作为成本。这样做是因为我们希望最小化成本函数,而最大化目标类别的概率等价于最小化其负数。这里没有考虑第 0 列(背景类别)和第 2 列(如果有的话,另一个目标类别)的值,因为成本函数的设计是为了衡量模型预测与真实标签之间的差异,对于每一个样本来说,只有当预测的目标类别与真实标签匹配时,才认为该预测是正确的。

    简单来说,只选取 tgt_ids 对应的那一列(这里是第 1 列),是因为我们仅关注模型对正确类别的预测能力,而不是对所有类别的预测。这样可以确保损失函数能够有效地指导模型学习如何更好地预测目标类别。

    评论
  • 拾光师 2024-11-22 09:59
    关注

    你提到的这段代码是用于计算匈牙利算法(也称为二部图匹配算法)中的成本矩阵的一部分。在目标检测和实例分割任务中,匈牙利算法常用于将预测的框(或掩码)与真实的框(或掩码)进行匹配,以最小化总成本。下面是对你的问题的详细解答:

    1. 为什么 out_prob 为3类,已经有背景的前提下又多加了一类?

    在目标检测和分割任务中,通常会有一个背景类(通常索引为0),表示没有目标的区域。此外,还会有多个前景类,每个前景类代表一种特定的目标。例如,如果你的任务中有两类目标(例如人和车),那么 out_prob 会是一个 [num_queries, 3] 的张量,其中:

    • 第0列表示背景类的概率。
    • 第1列表示第一类目标的概率。
    • 第2列表示第二类目标的概率。

    2. 为什么 tgt_ids=1 时,只获取了第1列,没有管第0列和第2列的值?

    在计算分类成本 cost_class 时,tgt_ids 表示真实标签的类别索引。假设 tgt_ids 为1,表示当前目标的真实类别是第1类。out_prob[:, tgt_ids] 将获取所有查询(queries)对第1类的概率。

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    

    这里使用 -out_prob[:, tgt_ids] 的原因是,我们希望最大化预测概率与真实标签之间的匹配。负号是为了将最大化问题转换为最小化问题,因为匈牙利算法是用于最小化总成本的。

    3. 为什么要用 self.cost_class * cost_class

    self.cost_class 是一个权重系数,用于平衡不同类型的成本。在多任务学习中,不同的损失项可能有不同的尺度和重要性。通过引入权重系数,可以更好地控制不同损失项对总成本的贡献。

    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    在这段代码中:

    • self.cost_mask 是掩码损失的权重。
    • self.cost_class 是分类损失的权重。
    • self.cost_dice 是Dice损失的权重。

    通过这种方式,可以灵活地调整不同损失项的重要性,从而优化模型的整体性能。

    4. 完整的代码解释

    # 假设 b 是当前批次的索引
    out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1)  # [num_queries, num_classes] -- [20, 3]
    tgt_ids = targets[b]["labels"]  # [1]
    
    print("tgt_ids", tgt_ids)  # [1]
    print("out_prob.shape", out_prob.shape)  # [20, 3]
    print("out_prob", out_prob)
    
    # 计算分类成本
    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    print("cost_class", cost_class)
    
    # 假设 cost_mask 和 cost_dice 已经计算好
    # cost_mask = ...  # [num_queries, num_targets]
    # cost_dice = ...  # [num_queries, num_targets]
    
    # 计算总成本矩阵
    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    总结

    • out_prob 为3类是因为包括了背景类和两个前景类。
    • tgt_ids=1 时,只获取第1列是因为当前目标的真实类别是第1类。
    • self.cost_class * cost_class 是为了平衡不同类型的成本,通过权重系数来调整不同损失项的重要性。

    希望这些解释能帮助你更好地理解这段代码。如果有任何进一步的问题或需要更多帮助,请随时告诉我。

    展开全部

    评论
  • giser@2011 2024-11-22 10:01
    关注

    参考GPT

    这段代码似乎是用于目标检测或分割任务中的一个损失函数计算部分,特别是它使用了Hungarian算法(或Munkres-Kuhn算法)来优化分配,从而最小化损失。这段代码的关键点如下:

    1. out_prob的维度out_prob是一个形状为[num_queries, num_classes]的矩阵,其中num_queries是查询的数量,num_classes是类别的数量。这里的num_classes是3,这通常表示有3个类别:背景、类别1和类别2。背景类通常是被包括在内的,因为它是一种常见的类别,尤其是在目标检测任务中。

    2. tgt_ids的用途tgt_ids是一个包含目标标签的数组,这里的1表示对于当前批次(b),目标类别是类别1。在计算分类损失时,我们通常只关心预测和真实标签之间的差异。因为背景类是一个常见的类别,所以在计算损失时,我们通常只关注预测为非背景类的查询,这就是为什么tgt_ids中只有类别1的值(1)。

    3. 计算cost_classcost_class是通过-out_prob[:, tgt_ids]计算的,这实际上是在计算预测为类别1的概率的对数损失。这里使用了负号是因为我们通常在优化过程中化损失,而最大化概率通常是通过最小化负对数概率(即损失)来实现的。tgt_ids作为一个数组传递给out_prob时,它会被自动扩展以匹配out_prob的维度,从而提取出所有查询对应的类别1的预测概率。

    4. self.cost_class * cost_class:这个操作是将计算出的分类损失与权重self.cost_class相乘。self.cost_class是一个超参数,用于调整分类损失的权重。在多任务学习中,不同任务的损失可能会有不同的重要性,因此通常会为每个任务的损失分配一个权重。

    5. 总的损失计算:最后,总损失C是通过将分类损失、掩码损失(cost_mask)和Dice损失(cost_dice)相加得到的。这里假设cost_maskcost_dice是另外两个计算得到的损失值。

    总结来说,这段代码通过Hungarian算法来优化分配,并且通过加权求和的方式计算了总的损失,其中self.cost_class * cost_class是实现分类损失加权的一部分。

    评论
  • 杨同学* 2024-11-22 10:01
    关注

    该回答引用ChatGPT4o, 并由本人整理回复, 如有帮助,还请采纳。

    img

    img

    img

    img

    img

    评论
  • caperxi 2024-11-22 10:28
    关注

    引自文心一言AI大模型:ERNIE-Speed-8K,若有帮助,还望采纳。

    针对您提出的问题,我将按照顺序逐一解答:

    1. 关于out_prob为3类,且有背景的前提下又多加了一类的原因:
      这取决于具体的任务和数据集。在很多分割任务中,除了实际的类别(如人、车、建筑等)外,还有一个背景类。因此,即使只有三个类别,加上背景类就变成了四个类别。在这个场景中,out_prob的维度为[20, 3],其中最后一个维度可能表示其他两个类别加上背景类。具体的类别定义和数量取决于任务的需求和数据集的设定。
    2. 关于tgt_ids=1只获取了第1列,没有管第0列和第2列的原因:
      在代码中,tgt_ids表示目标标签的索引。由于tgt_ids=1,所以在计算cost_class时只取了out_prob的第1列(索引为1的列)。这里假设目标标签的索引代表了真实的类别标签,因此只关心这一列的值。其他的列(第0列和第2列)在当前计算中未被使用,但这并不代表它们没有价值或不重要。具体如何处理这些值取决于后续的计算或任务需求。
    3. 关于为什么要用self.cost_class * cost_class的操作:
      这是一种加权操作。在这里,self.cost_class是一个预先设定的权重系数,用于调整分类成本的贡献。乘以cost_class意味着在计算总成本C时,分类成本的贡献将按照设定的权重进行调整。这样做是为了平衡不同成本项(如分类成本、掩膜成本和Dice系数成本)的重要性,以便更好地优化模型。

    综上所述,这段代码是用于计算分割任务的损失函数的一部分。在计算分类成本时,它只关注目标标签对应的概率,并根据设定的权重调整分类成本的贡献。其他未使用的列在未来的计算中可能会发挥作用,具体取决于任务的需求和后续处理。希望这能帮助您理解这段代码的工作原理。

    评论
  • 关注

    晚上好🌙🌙🌙
    本答案参考通义千问

    这段代码是用于计算Hungarian算法中的匹配成本的部分,它通常用于目标检测任务中,如DETR等模型。在这个上下文中,out_prob 是一个概率分布,表示每个query(潜在目标)属于不同类别(包括背景)的概率。这里有三个不同的成本项:mask、classification 和 dice。

    • cost_mask: 这个成本项可能与预测的掩模有关,例如预测物体区域的精度。
    • cost_class: 这个成本项对应于分类错误的成本,即预测的类别不等于真实标签的成本。
    • cost_dice: 这可能是dice相似度损失的一部分,用于衡量预测掩模与实际掩模之间的重叠程度。

    关于你的问题:

    1. 为何有三类而不是两类? 在目标检测任务中,我们通常有三类预测结果:

      • 类别0:背景(background)
      • 类别1:前景(foreground),通常是目标
      • 类别2:其他(other),这可能包括未标记的目标或其他不可用类别

      所以即使已经有了背景类别,为了区分目标和其他不可用类别,有时会额外添加一个类别。

    2. 为什么cost_class只取了第1列? 因为tgt_ids代表的是目标的真实类别标签,对于单个样本来说,这个标签通常是唯一的(这里是1)。因此,通过out_prob[:, tgt_ids],我们提取出与真实标签对应的类别概率,然后计算其负对数(即 -out_prob[:, tgt_ids]),这样大的概率将得到小的负值,表示更好的匹配。这样做是为了最小化分类误差成本。

    3. self.cost_class * cost_class是什么操作? 这是在计算总成本时,乘以分类成本因子。这里cost_class是对角线上每个查询与其对应真实标签概率的负对数。将其与self.cost_class相乘,是因为我们想强调或惩罚分类错误的程度。self.cost_class是一个超参数,可以调整分类错误的成本相对于其他成本项的重要性。最终,所有成本项会被加在一起形成总的匹配成本矩阵C,然后使用Hungarian算法找到最低成本的配对。

    评论
  • 迂 幵 2024-11-22 14:29
    关注

    引用文心一言大模型

    在您的问题中,您提到了使用匈牙利算法(Hungarian algorithm)进行分割任务中的损失计算。匈牙利算法常用于解决分配问题,例如在最小化成本或最大化收益的情况下将一组对象分配给另一组对象。在目标检测或分割任务中,这通常用于将预测结果(queries或proposals)与真实标签(ground truth)进行最佳匹配。

    您给出的代码片段似乎是在计算分类成本(cost_class),但缺少了一些关键部分,比如cost_maskcost_dice的计算。我将基于您给出的信息和一些假设来填充这些部分,并解释整个过程。

    首先,让我们回顾一下您给出的代码和变量:

    • self.cost_class = 2:分类成本的权重。
    • self.cost_mask = 5:掩码成本的权重(尽管代码中未给出cost_mask的计算)。
    • self.cost_dice = 5:Dice系数的成本权重(尽管代码中未给出cost_dice的计算)。
    • out_prob:预测的概率分布,形状为[num_queries, num_classes],假设为[20, 3]
    • tgt_ids:目标标签,假设为[1],表示每个真实标签的类别索引。

    计算分类成本(cost_class)

    您已经正确地计算了分类成本:

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    

    这里,-out_prob[:, tgt_ids]表示取out_prob中每个查询(query)对应目标标签(tgt_ids)的概率的负值。这是因为我们希望最大化正确类别的概率,而最小化成本的优化目标与此相反,所以我们取负值。

    计算掩码成本(cost_mask)

    掩码成本通常用于衡量预测掩码与真实掩码之间的相似性。在您的代码中,cost_mask的具体计算没有给出。一个简单的方法可能是使用IoU(交并比)的负值,或者如果预测的是二进制掩码,可以使用二元交叉熵损失。但这里需要具体的掩码预测和真实掩码来计算。

    计算Dice系数成本(cost_dice)

    Dice系数是衡量两个样本相似度的一种指标,常用于分割任务中。Dice系数的成本可以计算为1减去Dice系数的值。同样,这里需要具体的预测分割图和真实分割图来计算Dice系数。

    综合成本矩阵C

    最后,综合成本矩阵C通过加权求和各个成本部分来计算:

    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    但在实际应用中,您需要确保cost_maskcost_dice已经被正确计算,并且它们的形状应该与cost_class相匹配,通常是[num_queries, num_targets]

    使用匈牙利算法进行匹配

    一旦成本矩阵C被计算出来,就可以使用匈牙利算法来找到成本最小的匹配。这通常涉及调用一个实现了匈牙利算法的库函数,如SciPy中的linear_sum_assignment

    总结

    您的代码片段主要集中在分类成本的计算上。为了完成整个任务,您需要补充掩码成本和Dice系数成本的计算,并确保所有成本部分都正确匹配到成本矩阵C中。然后,您可以使用匈牙利算法来找到最佳的查询-目标匹配。

    展开全部

    评论
  • *拯 2024-11-22 14:29
    关注

    引用文心一言大模型

    在您的问题中,您提到了使用匈牙利算法(Hungarian algorithm)进行分割任务中的损失计算。匈牙利算法常用于解决分配问题,例如在最小化成本或最大化收益的情况下将一组对象分配给另一组对象。在目标检测或分割任务中,这通常用于将预测结果(queries或proposals)与真实标签(ground truth)进行最佳匹配。

    您给出的代码片段似乎是在计算分类成本(cost_class),但缺少了一些关键部分,比如cost_maskcost_dice的计算。我将基于您给出的信息和一些假设来填充这些部分,并解释整个过程。

    首先,让我们回顾一下您给出的代码和变量:

    • self.cost_class = 2:分类成本的权重。
    • self.cost_mask = 5:掩码成本的权重(尽管代码中未给出cost_mask的计算)。
    • self.cost_dice = 5:Dice系数的成本权重(尽管代码中未给出cost_dice的计算)。
    • out_prob:预测的概率分布,形状为[num_queries, num_classes],假设为[20, 3]
    • tgt_ids:目标标签,假设为[1],表示每个真实标签的类别索引。

    计算分类成本(cost_class)

    您已经正确地计算了分类成本:

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    

    这里,-out_prob[:, tgt_ids]表示取out_prob中每个查询(query)对应目标标签(tgt_ids)的概率的负值。这是因为我们希望最大化正确类别的概率,而最小化成本的优化目标与此相反,所以我们取负值。

    计算掩码成本(cost_mask)

    掩码成本通常用于衡量预测掩码与真实掩码之间的相似性。在您的代码中,cost_mask的具体计算没有给出。一个简单的方法可能是使用IoU(交并比)的负值,或者如果预测的是二进制掩码,可以使用二元交叉熵损失。但这里需要具体的掩码预测和真实掩码来计算。

    计算Dice系数成本(cost_dice)

    Dice系数是衡量两个样本相似度的一种指标,常用于分割任务中。Dice系数的成本可以计算为1减去Dice系数的值。同样,这里需要具体的预测分割图和真实分割图来计算Dice系数。

    综合成本矩阵C

    最后,综合成本矩阵C通过加权求和各个成本部分来计算:

    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    但在实际应用中,您需要确保cost_maskcost_dice已经被正确计算,并且它们的形状应该与cost_class相匹配,通常是[num_queries, num_targets]

    使用匈牙利算法进行匹配

    一旦成本矩阵C被计算出来,就可以使用匈牙利算法来找到成本最小的匹配。这通常涉及调用一个实现了匈牙利算法的库函数,如SciPy中的linear_sum_assignment

    总结

    您的代码片段主要集中在分类成本的计算上。为了完成整个任务,您需要补充掩码成本和Dice系数成本的计算,并确保所有成本部分都正确匹配到成本矩阵C中。然后,您可以使用匈牙利算法来找到最佳的查询-目标匹配。

    展开全部

    评论
  • threenewbee 2024-11-22 15:21
    关注
    评论
  • 百锦再@新空间代码工作室 全栈领域优质创作者 2024-11-22 15:49
    关注
    # Gpt辅助回答,我来为你把关md
    # 加入了一类背景是为了在计算损失时将背景类别考虑在内,确保损失函数能够充分地区分物体类别和背景类别。 
    # 在计算cost_class时,tgt_ids=1表示目标类别为第1类,只获取了第1列的概率值是因为我们只关注目标类别的概率,不需要考虑其他类别的概率。
    # 使用self.cost_class * cost_class是为了根据模型输出的概率值和目标类别计算分类损失。self.cost_class是一个权重,用于调整分类损失的重要性。
    out_prob = outputs[b].softmax(-1)tgt_ids = targets[b]cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    C = (self.cost_mask * cost_mask+ self.cost_class * cost_class+ self.cost_dice * cost_dice)

    在代码中,softmax(-1)表示概率归一化操作,即将输出概率值转化为概率分布。tgt_ids表示目标类别的索引,用于获取对应类别的概率值。cost_class计算了分类损失,是通过目标类别的概率值计算得到的。C是总损失,其中考虑了分类损失、掩膜损失和Dice损失的权重调节。


    有问题你别着急,评论留言都可以,看到马上就回复,尽量及时补充齐
    评论
  • Java Fans 全栈领域优质创作者 2024-11-23 02:45
    关注

    该回答参考ChatGPT,由吾为汝整理提供如若有用,还请题主采纳!

    在你提供的代码片段中,涉及到图像分割任务的损失计算,尤其是使用匈牙利算法进行匹配时的损失计算。让我们逐步分析你的问题。

    1. out_prob 的维度和类别

    out_prob 是一个形状为 [num_queries, num_classes] 的张量,表示每个查询的每个类别的预测概率。在你的例子中,num_classes 是 3,表示有 3 个类别(包括背景)。通常情况下,背景类是第 0 类,其他类是第 1 和第 2 类。

    2. 为什么要多加一类

    在许多图像分割任务中,背景类是一个重要的类别,通常被视为第 0 类。你提到的“又多加了一类”可能是指在模型的输出中,背景类的存在。背景类的引入是为了帮助模型更好地理解哪些区域不属于任何目标对象。

    3. tgt_ids=1 时只获取第 1 列

    在计算 cost_class 时,tgt_ids 是目标标签的索引。在你的例子中,tgt_ids 是 1,表示目标是类别 1。cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 这行代码的作用是获取所有查询的类别 1 的预测概率,并取其负值。这样做的原因是,损失函数通常是希望最小化的,因此我们取负值来表示“损失”。只获取第 1 列是因为我们只关心与目标类别 1 相关的损失。

    4. self.cost_class * cost_class 的操作

    self.cost_class 是一个超参数,用于调整分类损失在总损失中的权重。通过将 cost_class 乘以 self.cost_class,你可以控制分类损失对最终损失的影响程度。这种加权操作允许你根据任务的需求,灵活地调整不同损失项的相对重要性。

    总结

    • out_prob 中的背景类是为了帮助模型更好地进行分割。
    • 只获取 tgt_ids 对应的列是因为我们只关心目标类别的损失。
    • self.cost_class * cost_class 是为了调整分类损失在总损失中的权重。

    如果你还有其他问题或者需要更深入的解释,请告诉我!

    评论
  • GISer Liu 2024-11-23 09:03
    关注

    该回答引用自GPT-4o, 由博主 GISer Liu 编写:

    问题分析

    用户提出的问题主要涉及以下几个方面:

    1. out_prob为3类,已经有背景的前提下又多加了一类是为什么?
    2. tgt_ids=1,为什么只获取了第1列,没有管第0列和第2列的值是为什么?
    3. 为什么要用self.cost_class * cost_class是什么操作?

    我们将逐一分析并解答这些问题。

    1. out_prob为3类,已经有背景的前提下又多加了一类是为什么?

    在目标检测或分割任务中,通常会使用背景类(background class)来表示不属于任何目标类别的区域。out_prob为3类,意味着模型预测了3个类别,其中一个是背景类。多加一类的原因是为了区分目标区域和非目标区域,这在分割任务中尤为重要。背景类的引入可以帮助模型更好地处理图像中不属于任何目标的区域,从而提高分割的准确性。

    2. tgt_ids=1,为什么只获取了第1列,没有管第0列和第2列的值是为什么?

    在代码中,tgt_ids的值为1,这意味着在计算cost_class时,只考虑了out_prob的第1列(即第二个类别)。这是因为在目标检测或分割任务中,通常每个目标只有一个类别标签。tgt_ids表示的是目标的真实类别标签,因此在计算分类成本时,只需要考虑对应类别的概率。

    具体来说,cost_class的计算方式是-out_prob[:, tgt_ids],即取out_prob中对应于tgt_ids的列,然后取负值。这里的负值是因为在分类成本中,我们希望最大化目标类别的概率,因此取负值来表示成本。

    3. 为什么要用self.cost_class * cost_class是什么操作?

    self.cost_class * cost_class的操作是为了将分类成本与其他成本(如掩码成本和Dice成本)结合起来,形成一个综合的成本矩阵Cself.cost_class是一个权重参数,用于调整分类成本在总成本中的比重。通过这种方式,可以灵活地调整不同成本项的权重,以适应不同的任务需求。

    具体来说,C的计算公式为:

    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    其中,self.cost_maskself.cost_classself.cost_dice分别是掩码成本、分类成本和Dice成本的权重。通过调整这些权重,可以控制不同成本项在总成本中的贡献。

    解决方案

    1. 背景类的引入:背景类的引入是为了区分目标区域和非目标区域,提高分割的准确性。
    2. tgt_ids的选择tgt_ids的选择是基于目标的真实类别标签,因此在计算分类成本时,只需要考虑对应类别的概率。
    3. 成本权重的调整self.cost_class * cost_class的操作是为了将分类成本与其他成本结合起来,形成一个综合的成本矩阵,通过调整权重可以灵活地控制不同成本项的比重。

    代码示例

    以下是修改后的代码示例,确保用户可以直接粘贴使用:

    self.cost_class = 2
    self.cost_mask = 5
    self.cost_dice = 5
    
    out_prob = outputs["pred_logits"][b].softmax(-1)  # [num_queries, num_classes] --[20,3]
    tgt_ids = targets[b]["labels"]  # 1
    
    # Compute the classification cost. Contrary to the loss, we don't use the NLL,
    # but approximate it in 1 - proba[target class].
    # The 1 is a constant that doesn't change the matching, it can be omitted.
    print("tgt_ids", tgt_ids)  # [1]
    print("out_prob.shape", out_prob.shape)  # [20,3]
    print("out_prob", out_prob)
    
    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    print("cost_class", cost_class)
    
    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    总结

    通过以上分析和解决方案,用户可以更好地理解代码中各个部分的作用和意义,从而在实际应用中进行相应的调整和优化。

    如果该回答解决了您的问题,请采纳!如果没有,请私信联系或评论您的疑惑

    展开全部

    评论
  • guicai_guojia 2024-11-23 11:40
    关注

    chatgpt回答如下

    在您提供的代码片段中,有几个关键点涉及到损失计算和类别选择的问题。下面逐个解答您的问题:

    1. 为什么 out_prob 为 3 类,又有背景类别?

    • 背景类别的添加:在图像分割任务中,通常会有一个“背景”类别来表示没有目标的区域。为了处理多个物体类别,通常会额外添加一个背景类别,因此总共有 4 个类别(3 类物体和 1 类背景)。out_prob 的维度为 [num_queries, num_classes],其中 num_classes 包括所有可能的类别。根据您的代码,out_prob[20, 3],这表示有 3 个类别(可能是物体的类别),但是根据背景的情况,通常会将背景类别(background)作为额外的一类,以便进行完整的分割。

    2. 为什么在计算 cost_class 时只获取了第 1 列?

    • 选择类别tgt_ids = targets[b]["labels"] 表示目标的类别标签(在这里是一个标量 1)。在计算分类损失时,您想要根据目标类别计算分类损失。out_prob[:, tgt_ids] 是从 out_prob 中提取 tgt_ids(即目标类别)的列。
    • out_prob 的形状是 [20, 3],表示有 20 个查询,每个查询有 3 个类别的预测概率。在 cost_class = -out_prob[:, tgt_ids] 中,tgt_ids1,这意味着 out_prob[:, tgt_ids] 只取了第 1 列(即第二个类别的预测概率)。这是因为 tgt_ids 是类别索引,表示目标的类别是第 1 类(类别索引从 0 开始)。

    3. 为什么要用 self.cost_class * cost_class

    • 加权损失self.cost_class 是一个权重系数,用来调整分类损失在总损失中的影响力。cost_class 是计算出的分类损失(即 -out_prob[:, tgt_ids]),然后通过 self.cost_class 乘以它,来实现加权。通过这种方式,您可以调整不同损失项的相对重要性。self.cost_class 允许您在损失函数中对分类部分赋予不同的权重,这样可以根据任务的需要调节不同类别的损失影响。

    4. 总结:

    • 背景类别的额外类别:通常,分割任务中的类别数量会加上一个背景类,用于区分目标和背景区域。
    • out_prob[:, tgt_ids] 获取特定类别的概率tgt_ids 指定了目标类别,out_prob[:, tgt_ids] 是从预测概率中提取该类别的概率。
    • 加权损失:通过乘以 self.cost_class 来调整分类损失的权重,这在多任务学习中很常见,用于控制各项损失对总损失的贡献。

    希望这些解释能帮助您理解代码中的运作方式!

    评论
  • yy64ll826 2024-11-24 07:39
    关注
    评论
  • bug菌¹ Java领域优质创作者 2024-11-25 03:21
    关注

    该回答引用ChatGPT-4o并结合自身经验回答,望对题主有所帮助/启发;若有帮助,还望采纳🤝🤝🤝


    以下是针对你问题的详细解答,包括背景和代码的具体分析:


    1. 为什么 out_prob 是 3 类?背景下又多了一类是为什么?

    • out_prob 的形状为 [20, 3],表示有 20 个 query,每个 query 对 3 个类别 的预测概率分布(通常经过 softmax)。
    • 背景的前提下多加了一类的原因
      • 在分割任务中,通常会将背景作为一种类别来处理(通常是类索引为 0),而前景类别从 1 开始。例如:
        • 类别 0:背景。
        • 类别 1:目标 1。
        • 类别 2:目标 2。
      • 这种设计是为了方便使用单一损失函数,同时在图像中无目标区域时,也可以合理地计算损失(如目标是背景)。

    2. 为什么计算 cost_class 时只获取第 1 列(tgt_ids=1),而不管第 0 列和第 2 列?

    在代码中:

    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    
    • tgt_ids 表示 目标类别的标签,例如 [1] 表示目标是类别 1
    • out_prob[:, tgt_ids] 表示对于所有 query,选择对应类别的概率值。

    原因

    • 匈牙利算法用于 一一匹配,而不是同时计算所有类别的损失。
    • 目标是类别 1
      • 当前只有一个目标,且其类别为 1,因此只需要取出模型预测概率中对应类别 1 的分数,计算其与真实目标的匹配成本。
      • 类别 02 不在当前目标的标签中,因此不需要计算。

    理解:

    匈牙利算法在目标检测或分割中是一种 基于目标一一匹配的算法,即:

    1. 针对每个 query,只考虑与当前目标类别匹配的概率。
    2. 使用负概率(-out_prob)表示分类成本,即:
      • 如果 out_prob 对类别 1 的预测越高(接近 1),cost_class 越小(接近 0),表明模型更倾向于预测该类别。
      • 如果预测错误,out_prob 对类别 1 的概率会较低,cost_class 会变大,表示匹配成本更高。

    3. 为什么要用 self.cost_class * cost_class?这是什么操作?

    C = (
        self.cost_mask * cost_mask
        + self.cost_class * cost_class
        + self.cost_dice * cost_dice
    )
    

    这里的 self.cost_class, self.cost_mask, self.cost_dice权重系数,它们的作用是:

    1. 调整不同损失项的相对重要性。
    2. 使得分类损失(cost_class)、掩码损失(cost_mask)和 Dice 损失(cost_dice)能够在同一个范围内发挥作用。

    操作的含义

    • self.cost_class * cost_class 是加权分类损失:
      • 如果分类损失在训练中更重要(比如需要强分类能力),可以设置 self.cost_class = 5
      • 如果分类损失对任务的重要性较低,可以设置较小的权重(如 self.cost_class = 1)。

    4. 为什么权重重要?

    在多任务学习(如分割任务)中,损失的不同组成部分可能具有不同的量级。例如:

    • 分类损失(cost_class)的数值范围较小,可能在 0.1 ~ 1.0
    • 掩码损失(cost_mask)的范围较大,可能在 10 ~ 100
    • Dice 损失(cost_dice)通常在 0 ~ 1

    如果没有权重调节,大范围的损失(如掩码损失)会对优化过程产生主导作用,导致其他损失项的作用被忽略。

    通过设置权重,可以平衡损失项的贡献,使得模型在训练时同时关注分类、掩码和匹配。


    5. 代码总结:损失匹配的完整流程

    以下是损失匹配代码的关键部分拆解:

    # 分类损失计算
    cost_class = -out_prob[:, tgt_ids]
    
    # 损失加权计算
    C = (
        self.cost_mask * cost_mask  # 掩码损失
        + self.cost_class * cost_class  # 分类损失
        + self.cost_dice * cost_dice  # Dice 损失
    )
    

    完整流程可以总结为:

    1. 模型输出
      • out_prob 是模型对每个类别的预测概率分布。
      • tgt_ids 是目标类别标签(一个或多个)。
    2. 分类损失计算
      • out_prob 中提取目标类别的概率,并取负值作为分类损失。
    3. 总损失加权
      • 使用权重 self.cost_class, self.cost_mask, self.cost_dice 平衡不同损失项。
    4. 匈牙利算法匹配
      • 使用加权后的损失矩阵 C,找到模型输出的 query 和真实目标之间的最佳匹配。

    6. 进一步优化与思考

    • 权重调整:如果某个损失在训练过程中占主导作用,可以调整对应的权重以平衡优化。
    • 类别权重:对于类别不平衡的数据集,可以单独为分类损失设置类别权重(class_weight)。
    • 高效实现:对于大规模分割任务,cost_class 的计算可以优化为矩阵操作,以加速训练。

    如果你还有其他疑问,欢迎进一步提问!

    展开全部

    评论
编辑
预览

报告相同问题?

问题事件

  • 修改了问题 11月22日
  • 创建了问题 11月22日

悬赏问题

  • ¥15 把h5作品链接复制到自己的账号里
  • ¥15 ensp抓包实验配置
  • ¥15 强化学习算法、MRO
  • ¥15 想要学习一门技术来保证以后能够吃上碗饭,该学什么好
  • ¥50 Verilog硬件开发,射频分析求解答
  • ¥20 MATLAB图像格式转化
  • ¥20 matlab绘冲床平面连杆机构图和仿真,求帮助
  • ¥15 为什么树莓派5b显示禁止连接
  • ¥15 请专家处理报错!基于深度学习的车型分类问题:数据集为包含 10 种车型的图像数据集,分为训练集、验证集和测试集。
  • ¥20 流量太费!寻找便宜的app音视频SDK或平替方案。
手机看
程序员都在用的中文IT技术交流社区

程序员都在用的中文IT技术交流社区

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

客服 返回
顶部