【2018】The Lovasz-Softmax loss: A tractable surrogate for the optimization of the ´ intersection-over-union measure in neural networks

[sanoyo]

要約

セグメンテーションに使用できる新しいloss関数を提案しており、 セグメンテーションでよく使用される cross entropy lossよりも良い結果を出している。

離散値であるlossをなめらかな連続空間で表現でいるようにしている。(lovast-extension)

論文リンク

https://arxiv.org/pdf/1705.08790.pdf

参考にした記事

https://knto-h.hatenablog.com/entry/2018/10/09/170000