1. 图像语义分割

分割任务就是在原始图像中逐个像素的找到你需要的目标物体。

给每个像素打上标签（这个像素点是人、树、背景等）语义分割只区别类别，不区分类别中具体单位。

2. 实例分割

不光区分类别，还要区别类别中的每个个体。
比如把每人和背景分割，人出来之后，单个人的个体还需要进一步区分。

3. 损失函数：

1.逐个像素的交叉熵
2.考虑样本均衡的问题
3.交叉熵的公式：

加入了权重pos_weight，谁越少就越重要。

4. Focal loss

样本也由难易之分，就跟玩游戏一样，难度越高BOSS奖励越高。

Gamma通常设置为2，例如预测正样本概率0.95
(1−0.95)2=0.0025.\ (1-0.95)^{2}=0.0025\,. (1−0.95)2=0.0025.
如果预测正样本概率是0.4：
(1−0.4)2=0.36.\ (1-0.4)^{2}=0.36\,. (1−0.4)2=0.36.
以上0.0025和0.25相当于难易样本权值，难的权值高，易的权值低。

再结合样本数量的权值就是Focal loss

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