医学图像分割损失函数Dice

class DiceLoss(nn.Module):def __init__(self):super(DiceLoss, self).__init__()def forward(self, input, targets):# 获取每个批次的大小 NN = targets.size()[0]# 平滑变量smooth = 1# 将宽高 reshape 到同一纬度input_flat = input.view(N, -1)targets_flat = targets.view(N, -1)# 计算交集intersection = input_flat * targets_flatdice_eff = (2 * intersection.sum(1) + smooth) / (input_flat.sum(1) + targets_flat.sum(1) + smooth)# 计算一个批次中平均每张图的损失dice_loss = 1 - dice_eff.sum() / Nreturn dice_loss

医学图像分割最常用的损失函数。

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