同时使用图像和蒙版的 Tensorflow 损失函数？

Question

我正在尝试训练图像分割网络。我想做一个自定义损失，除了

y_true

（地面真值掩码）和

y_pred

（预测掩码）之外，它还将基于（当前训练图像/批次的）灰度图像。

我该怎么做？

我没有尝试过任何代码。

Answer 1

更新：

根据我的理解，您想使用自定义损失函数，该损失函数使用具有 3 个输入的损失函数。通常，在 TF/keras 中，custom loss 函数需要有 2 个输入，即

custom_loss(y_true,y_pred)

。如果你想在自定义损失函数中提供多个标签，有很多解决方法。

一个最简单和最有效的方法是使用

lambda

函数在编译模型时为损失函数提供所有输入。

示例代码：

import tensorflow as tf
from keras.losses import categorical_crossentropy
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
from keras.optimizers import Adam

def custom_loss(y_true, y_pred, images):
    cross_ent_loss = categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
    image_loss = tf.reduce_mean(images)
    total_loss = cross_ent_loss + 0.1 * image_loss  # adjust weighting as desired
    return total_loss

input_shape = (32, 32, 3)
num_classes = 10

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
    Flatten(),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=lambda y_true, y_pred: custom_loss(y_true, y_pred, model.input))

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如果这有帮助，请单击勾号符号接受此答案。

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创建考虑灰度图像的自定义损失函数的方法不止一种，您可以定义一个接受三个输入的函数：y_true、y_pred 和灰度图像。这是一个示例实现：

def custom_loss(grayscale_weight=0.1):

    def loss(y_true, y_pred):

        def grayscale_loss(y_true, y_pred):
            # Calculate the mean squared error between the grayscale image and predicted mask
            grayscale = tf.image.rgb_to_grayscale(tf.cast(x_train, tf.float32))
            grayscale = tf.image.resize(grayscale, (y_pred.shape[1], y_pred.shape[2]))
            grayscale_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(grayscale, y_pred)

            return grayscale_weight * grayscale_loss

        # Calculate the binary cross-entropy loss between the ground truth mask and predicted mask
        bce_loss = binary_crossentropy(y_true, y_pred)

        # Add the grayscale loss to the binary cross-entropy loss
        loss = bce_loss + grayscale_loss(y_true, y_pred)

        return loss

    return loss

在此示例中，自定义损失函数采用 grayscale_weight 参数，该参数控制灰度损失相对于二元交叉熵损失的权重。损失函数首先定义了一个 grayscale_loss 函数，用于计算灰度图像和预测掩码之间的均方误差。然后，它使用 Keras 提供的 binary_crossentropy 函数计算 ground truth mask 和预测 mask 之间的二元交叉熵损失。最后，它将灰度损失添加到具有适当权重的二元交叉熵损失中。然后使用生成的损失函数来编译模型。

# Define your model
model = ...

# Compile the model with the custom loss function
model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss(grayscale_weight=0.1))

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