论文标题：SemSegLoss: A python package of loss functions for semantic segmentation

论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.05844

代码链接：https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions

简单、灵活且易用！包含15种语义分割损失函数，如Dice / Focal Loss和多种交叉熵变体，旨在帮助研究人员快速使用不同分割loss，并有助于开发新的损失函数！ 图像分割一直是一个活跃的研究领域，因为它具有广泛的应用，从自动疾病检测到自动驾驶汽车。近年来，各种研究论文提出了用于有偏差数据、稀疏分割和不平衡数据集的不同损失函数。在本文中，我们介绍了 SemSegLoss，这是一个 Python 包，由一些广泛用于图像分割的众所周知的损失函数组成。它的开发旨在帮助研究人员开发新的损失函数，并对各种应用的模型架构进行广泛的实验。所提供的软件包的易用性和灵活性允许减少开发时间并增加用于语义分割的机器学习模型的评估策略。此外，由于其功能的通用性，使用图像分割的不同应用可以使用 SemSegLoss。这种广泛的应用将导致人工智能在所有行业的发展和增长。

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