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  • 【Pytorch】 Dice系数与Dice Loss损失函数实现

    千次阅读 多人点赞 2020-03-31 11:38:55
    由于Dice系数是图像分割中常用的指标,而在Pytoch中没有官方的实现,下面结合网上的教程进行详细实现。 先来看一个我在网上经常看到的一个版本。 def diceCoeff(pred, gt, smooth=1, activation='sigmoid'): r"...

    由于 Dice系数是图像分割中常用的指标,而在Pytoch中没有官方的实现,下面通过自己的想法并结合网上的一些参考进行详细实现。

    先来看一个我在网上看到的一个版本。

    def diceCoeff(pred, gt, smooth=1, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * (pred ∩ gt)) / (pred ∪ gt)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        intersection = (pred_flat * gt_flat).sum(1)
        unionset = pred_flat.sum(1) + gt_flat.sum(1)
        loss = 2 * (intersection + smooth) / (unionset + smooth)
    
        return loss.sum() / N

    整体思路就是运用dice的计算公式 (2 * A∩B) / (A∪B)。下面来分析一下可能存在的问题:

    smooth参数是用来防止分母除0的,但是如果smooth=1的话,会使得dice的计算结果略微偏高,看下面的测试代码。

    第一种情况:预测和标签完全一样

    # shape = torch.Size([1, 3, 4, 4])
    '''
    1 0 0= bladder
    0 1 0 = tumor
    0 0 1= background 
    '''
    pred = torch.Tensor([[
            [[0, 1, 1, 0],
             [1, 0, 0, 1],
             [1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 1, 1, 0],
             [1, 0, 0, 1]]]])
        
    gt = torch.Tensor([[
            [[0, 1, 1, 0],
             [1, 0, 0, 1],
             [1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 1, 1, 0],
             [1, 0, 0, 1]]]])
    
    
    dice_baldder1 = diceCoeff(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], smooth=1, activation=None)
    dice_baldder2 = diceCoeff(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], smooth=1e-5, activation=None)
    print('smooth=1 : dice={:.4}'.format(dice_baldder1.item()))
    print('smooth=1e-5 : dice={:.4}'.format(dice_baldder2.item()))
    
    # 输出结果
    smooth=1 : dice=1.050
    smooth=1e-5 : dice=1.0

    我们最后预测的是一个3分类的分割图,第一类是baldder, 第二类是tumor, 第三类是背景。我们先假设bladder的预测pred和gt一样,计算bladder的dice值,发现当smooth=1的时候,dice偏高, 而smooth=1e-5时dice比较合理。

     

    解决办法:我想这里应该更改代码的实现方式,用下面的计算公式替换之前的,因为之前加smooth的位置有问题。

    # loss = 2 * (intersection + smooth) / (unionset + smooth)  # 之前的
    
    loss = (2 * intersection + smooth) / (unionset + smooth)

    替换后的dice如下:

    def diceCoeff(pred, gt, smooth=1e-5, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * (pred ∩ gt)) / (pred ∪ gt)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        intersection = (pred_flat * gt_flat).sum(1)
        unionset = pred_flat.sum(1) + gt_flat.sum(1)
        loss = (2 * intersection + smooth) / (unionset + smooth)
    
        return loss.sum() / N

    上面用到的测试数据进行验证结果如下:dice计算正确 

    # smooth=1 : dice=1.0
    # smooth=1e-5 : dice=1.0

    第二种情况:预测的结果不在标签中 

    如下面的代码,我们假设预测的pred中有一部分bladder,但gt中没有bladder,看计算出的dice值如何。

    '''
        1 0 0= bladder
        0 1 0 = tumor
        0 0 1= background 
        '''
        pred = torch.Tensor([[
            [[0, 1, 1, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 0, 0, 1],
             [1, 1, 1, 1],
             [1, 1, 1, 1],
             [1, 1, 1, 1]]]])
    
        gt = torch.Tensor([[
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 1, 1, 1],
             [1, 1, 1, 1],
             [1, 1, 1, 1],
             [1, 1, 1, 1]]]])
    
        dice_baldder1 = diceCoeff(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], smooth=1, activation=None)
        dice_baldder2 = diceCoeff(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], smooth=1e-5, activation=None)
        print('smooth=1 : dice={:.4}'.format(dice_baldder1.item()))
        print('smooth=1e-5 : dice={:.4}'.format(dice_baldder2.item()))
    
    # 输出结果
    smooth=1 : dice=0.3333
    smooth=1e-5 : dice=5e-06

    从结果可以看到,smooth=1时的dice值为0.3333;而 smooth=1e-5时的dice值接近于0,较为合理。

    dice的另一种计算方式:这里参考肾脏肿瘤挑战赛提供的dice计算方法。

     

    def diceCoeffv2(pred, gt, eps=1e-5, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * tp) / (2 * tp + fp + fn)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        tp = torch.sum(gt_flat * pred_flat, dim=1)
        fp = torch.sum(pred_flat, dim=1) - tp
        fn = torch.sum(gt_flat, dim=1) - tp
        loss = (2 * tp + eps) / (2 * tp + fp + fn + eps)
        return loss.sum() / N

     

    整理代码

    def diceCoeff(pred, gt, smooth=1e-5, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * (pred ∩ gt)) / (pred ∪ gt)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        intersection = (pred_flat * gt_flat).sum(1)
        unionset = pred_flat.sum(1) + gt_flat.sum(1)
        loss = (2 * intersection + smooth) / (unionset + smooth)
    
        return loss.sum() / N
    
    
    
    def diceCoeffv2(pred, gt, eps=1e-5, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * tp) / (2 * tp + fp + fn)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d 激活函数的操作")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        tp = torch.sum(gt_flat * pred_flat, dim=1)
        fp = torch.sum(pred_flat, dim=1) - tp
        fn = torch.sum(gt_flat, dim=1) - tp
        loss = (2 * tp + eps) / (2 * tp + fp + fn + eps)
        return loss.sum() / N
    
    
    # v2的另一种代码写法
    def diceCoeffv3(pred, gt, eps=1e-5, activation='sigmoid'):
        r""" computational formula:
            dice = (2 * tp) / (2 * tp + fp + fn)
        """
    
        if activation is None or activation == "none":
            activation_fn = lambda x: x
        elif activation == "sigmoid":
            activation_fn = nn.Sigmoid()
        elif activation == "softmax2d":
            activation_fn = nn.Softmax2d()
        else:
            raise NotImplementedError("Activation implemented for sigmoid and softmax2d")
    
        pred = activation_fn(pred)
    
        N = gt.size(0)
        pred_flat = pred.view(N, -1)
        gt_flat = gt.view(N, -1)
    
        tp = torch.sum((pred_flat != 0) * (gt_flat != 0), dim=1)
        fp = torch.sum((pred_flat != 0) * (gt_flat == 0), dim=1)
        fn = torch.sum((pred_flat == 0) * (gt_flat != 0), dim=1)
        # 转为float,以防long类型之间相除结果为0
        loss = (2 * tp + eps).float() / (2 * tp + fp + fn + eps).float()
    
        return loss.sum() / N

     

    class SoftDiceLoss(nn.Module):
        __name__ = 'dice_loss'
    
        def __init__(self, activation='sigmoid'):
            super(SoftDiceLoss, self).__init__()
            self.activation = activation
    
        def forward(self, y_pr, y_gt):
            return 1 - diceCoeffv2(y_pr, y_gt, activation=self.activation)

    代码测试:

    if __name__ == '__main__':
        
        # shape = torch.Size([2, 3, 4, 4])
        # 模拟batch_size = 2
        '''
        1 0 0= bladder
        0 1 0 = tumor
        0 0 1= background 
        '''
        pred = torch.Tensor([[
            [[0, 1, 0, 0],
             [1, 0, 0, 1],
             [1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 0, 1, 1],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [1, 0, 0, 1]]],
            [
                [[0, 1, 0, 0],
                 [1, 0, 0, 1],
                 [1, 0, 0, 1],
                 [0, 1, 1, 0]],
                [[0, 0, 0, 0],
                 [0, 0, 0, 0],
                 [0, 1, 1, 0],
                 [0, 0, 0, 0]],
                [[1, 0, 1, 1],
                 [0, 1, 1, 0],
                 [0, 0, 0, 0],
                 [1, 0, 0, 1]]]
        ])
    
        gt = torch.Tensor([[
            [[0, 1, 1, 0],
             [1, 0, 0, 1],
             [1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0]],
            [[0, 0, 0, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 0, 0, 0]],
            [[1, 0, 0, 1],
             [0, 1, 1, 0],
             [0, 0, 0, 0],
             [1, 0, 0, 1]]],
            [
                [[0, 1, 1, 0],
                 [1, 0, 0, 1],
                 [1, 0, 0, 1],
                 [0, 1, 1, 0]],
                [[0, 0, 0, 0],
                 [0, 0, 0, 0],
                 [0, 1, 1, 0],
                 [0, 0, 0, 0]],
                [[1, 0, 0, 1],
                 [0, 1, 1, 0],
                 [0, 0, 0, 0],
                 [1, 0, 0, 1]]]
        ])
    
    
        dice1 = diceCoeff(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], activation=None)
        dice2 = diceCoeffv2(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], activation=None)
        dice3 = diceCoeffv3(pred[:, 0:1, :], gt[:, 0:1, :], activation=None)
        print(dice1, dice2, dice3)
    
    # 输出
    tensor(0.9333) tensor(0.9333) tensor(0.9333)

     

    总结:上面是这几天对dice以及dice loss的一些思考和实现。

    2020/6/8更新:SoftDiceLoss的计算方式修改。在实际项目种训练发现之前的loss计算方式不够准确,现在按类别计算dice,求平均之后得到loss。

    class SoftDiceLossV2(_Loss):
        __name__ = 'dice_loss'
    
        def __init__(self, num_classes, activation='sigmoid', reduction='mean'):
            super(SoftDiceLossV2, self).__init__()
            self.activation = activation
            self.num_classes = num_classes
    
        def forward(self, y_pred, y_true):
            class_dice = []
            for i in range(1, self.num_classes):
                class_dice.append(diceCoeff(y_pred[:, i:i + 1, :], y_true[:, i:i + 1, :], activation=self.activation))
            mean_dice = sum(class_dice) / len(class_dice)
            return 1 - mean_dice

    最后总结:通过一些实战发现,之前实现的SoftDiceLoss适合用来作二分类的loss(最后输出的特征图通道类似[N, 1, H, W]这种),而SoftDiceLossV2则适合用来作多分类的loss(最后输出的特征图通道类似[N, C, H, W]这种,C>2)。

    展开全文
  • 使用深度学习做医学图像分割时,经常会用dice系数作为损失函数。定义的方式网上有很多就不讲了,但在加载时经常遇到麻烦。 使用keras时,一般用load_model()函数加载模型,但无法直接加载dice系数作为损失函数的...

    使用深度学习做医学图像分割时,经常会用dice系数作为损失函数。定义的方式网上有很多就不讲了,但在加载时经常遇到麻烦。

    使用keras时,一般用load_model()函数加载模型,但无法直接加载dice系数作为损失函数的模型,如果强行加载会报以下的错误:

    ValueError: Unknown loss function:dice_coef_loss

    怎么解决这个问题呢,其实很简单。

    首先可以看一下函数 load_model 的源码,在这里只给出说明部分如下

    def load_model(filepath, custom_objects=None, compile=True):
        """Loads a model saved via `save_model`.
    
        # Arguments
            filepath: String, path to the saved model.
            custom_objects: Optional dictionary mapping names
                (strings) to custom classes or functions to be
                considered during deserialization.
            compile: Boolean, whether to compile the model
                after loading.
    
        # Returns
            A Keras model instance. If an optimizer was found
            as part of the saved model, the model is already
            compiled. Otherwise, the model is uncompiled and
            a warning will be displayed. When `compile` is set
            to False, the compilation is omitted without any
            warning.
    
        # Raises
            ImportError: if h5py is not available.
            ValueError: In case of an invalid savefile.
        """
    

    其中的 custom_objects 是可选的字典,在反序列化过程中映射名称(字符串)到要考虑的自定义类或函数,所以可以直接通过字典来制定缺失的指标或者损失函数,如下

    # parameter for loss function
    smooth = 1.
    
    #  metric function and loss function
    def dice_coef(y_true, y_pred):
    	y_true_f = K.flatten(y_true)
    	y_pred_f = K.flatten(y_pred)
    	intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f)
    	return (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)
    
    
    def dice_coef_loss(y_true, y_pred):
    	return -dice_coef(y_true, y_pred)
    
    # load model 
    weight_path = './weights.h5'
    model = load_model(weight_path,custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss,'dice_coef':dice_coef})
    

    重点看上面代码的最后一行,通过字典指定我们自定义的函数(或许是一个指标,或许是一个损失函数)就可以解决上面的问题。

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  • I'd like to use Wiki: Sørensen–Dice coefficient as a loss function in CNTK/Python. How can I define a custom loss function.解决方案To answer your more general question "How can I define a custom ...

    I'd like to use Wiki: Sørensen–Dice coefficient as a loss function in CNTK/Python. How can I define a custom loss function.

    解决方案

    To answer your more general question "How can I define a custom loss function:"

    In CNTK, loss functions are not special. Any expression that results in a scalar can be used as a loss function. The learner will compute the minibatch-level loss by summing up the scalar loss values of all samples in the minibatch, and backpropagate through it like through any CNTK expression.

    For example, the following is a way of defining a square-error loss:

    def my_square_error(x,y):

    diff = x-y

    return times_transpose(diff, diff)

    and the cross_entropy_with_softmax() loss can be written in Python like this:

    def my_cross_entropy_with_softmax(output, labels):

    logZ = reduce_log_sum(output) # log of softmax denominator

    return times_transpose(labels, output) - logZ

    Lastly, multi-task learning can be trivially realized by using a loss function that is a weighted sum over multiple losses.

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  • 损失函数篇----numpy实现dice损失函数

    千次阅读 2019-12-04 16:12:33
    dice损失函数: # import keras.backend as K import cv2 import numpy as np import os smooth = 1. def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = y_true.flatten() y_pred_f = y_pred.flatten() intersec...

    dice损失函数:

    # import keras.backend as K
    import cv2
    import numpy as np 
    import os
    smooth = 1.
    def dice_coef(y_true, y_pred):
        y_true_f = y_true.flatten()
        y_pred_f = y_pred.flatten()
        intersection = np.sum(y_true_f * y_pred_f)
        return (2. * intersection + smooth) / (np.sum(y_true_f) + np.sum(y_pred_f) + smooth)
    
    
    # path1=r'./1zg_maskzc'
    # path2=r'./uterus'
    path1=r'./1zg_maskwzl'
    path2=r'./uterus'
    
    list1=os.listdir(path1)
    list2=os.listdir(path2)
    print(len(list1))
    print(len(list2))
    means=0.
    with open("data.txt",'w') as f:
        for i,j in enumerate(list2):
            print(j)
            print(list1[i])
            img1=cv2.imread(os.path.join(path1,list1[i]),0)
            img2=cv2.imread(os.path.join(path2,list2[i]),0)
            print(img1.dtype)
            img1=img1.astype(np.uint8)
            img2=img2.astype(np.uint8)
            # print(dice_coef(img1, img2))
            img11=np.where(img1>0,1,0)
            img22=np.where(img2>0,1,0)
            print("img11",img11.shape)
            print("img22",img22.shape)
            dice=dice_coef(img11,img22)
            print(dice)
            means+=dice
            # 文本TXT记录各个dice系数
            data=[]
            data.append(str(dice))
            data.append(" ")
            data.append(j)
            f.writelines(data)
            f.write('\r\n')#换行
            print(i)
    print("means",means/1025)

     

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dice系数损失函数