Lovasz loss

对于图像分割任务中，经常出现类别分布不均匀的情况，例如：工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等。我们可使用lovasz loss解决这个问题。

Lovasz loss基于子模损失(submodular losses)的凸Lovasz扩展，对神经网络的mean IoU损失进行优化。Lovasz loss根据分割目标的类别数量可分为两种：lovasz hinge loss和lovasz softmax loss. 其中lovasz hinge loss适用于二分类问题，lovasz softmax loss适用于多分类问题。该工作发表在CVPR 2018上，可点击参考文献查看具体原理。

Lovasz loss使用指南

接下来介绍如何使用lovasz loss进行训练。需要注意的是，通常的直接训练方式并一定管用，我们推荐另外2种训练方式：

• （1）与softmax loss或bce loss(binary cross-entropy loss)加权结合使用。
• （2）先使用softmax loss或bec loss进行训练，再使用lovasz softmax loss或lovasz hinge loss进行finetuning.

配置lovasz loss仅需要设定2个参数：

首先通过cfg.SOLVER.LOSS参数选择训练时的损失函数， 例如cfg.SOLVER.LOSS=['lovasz_hinge_loss','bce_loss']将指定训练loss为lovasz hinge loss与bce loss的组合。cfg.SOLVER.LOSS=['lovasz_softmax_loss','softmax_loss']将指定训练loss为lovasz softmax loss与softmax loss的组合。

其次，也可以通过cfg.SOLVER.LOSS_WEIGHT参数对不同loss进行权重配比，从而灵活地进行训练调参。Lovasz hinge loss配置位于PaddleSeg/configs/lovasz_hinge_deeplabv3p_mobilenet_road.yaml，如下所示：

SOLVER:
    LOSS: ["lovasz_hinge_loss","bce_loss"]
    LOSS_WEIGHT:
        LOVASZ_HINGE_LOSS: 0.5
        BCE_LOSS: 0.5

Lovasz softmax loss配置位于PaddleSeg/configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml，如下所示：

SOLVER:
    LOSS: ["lovasz_softmax_loss","softmax_loss"]
    LOSS_WEIGHT:
        LOVASZ_SOFTMAX_LOSS: 0.2
        SOFTMAX_LOSS: 0.8

Lovasz hinge loss实验对比

我们以道路提取任务为例应用lovasz hinge loss. 基于MiniDeepGlobeRoadExtraction数据集与bce loss进行了实验对比。 该数据集来源于DeepGlobe比赛的Road Extraction单项，训练数据道路占比为：4.5%. 道路在整张图片中的比例很小，是典型的类别不均衡场景。图片样例如下：

为进行快速体验，这里使用DeepLabv3+模型，backbone为MobileNetV2.

• 数据集下载 我们从DeepGlobe比赛的Road Extraction的训练集中随机抽取了800张图片作为训练集，200张图片作为验证集， 制作了一个小型的道路提取数据集MiniDeepGlobeRoadExtraction

python dataset/download_mini_deepglobe_road_extraction.py

• 预训练模型下载

python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_coco

• 配置/数据校验

python pdseg/check.py --cfg ./configs/lovasz_hinge_deeplabv3p_mobilenet_road.yaml

• 训练

python pdseg/train.py --cfg ./configs/lovasz_hinge_deeplabv3p_mobilenet_road.yaml --use_gpu --use_mpio SOLVER.LOSS "['lovasz_hinge_loss','bce_loss']"

• 评估

python pdseg/eval.py --cfg ./configs/lovasz_hinge_deeplabv3p_mobilenet_road.yaml --use_gpu --use_mpio SOLVER.LOSS "['lovasz_hinge_loss','bce_loss']"

• 结果比较

lovasz hinge loss + bce loss和softmax loss的mIoU曲线如下图所示。

图中蓝色曲线为lovasz hinge loss + bce loss，最高mIoU为76.2%，橙色曲线为softmax loss， 最高mIoU为73.44%，相比提升2.76个百分点。

分割效果如下：

可以看出，softmax loss训练的结果中道路并不连续，主干道部分缺失尤为严重。而lovasz loss训练的结果提升显著，主干道并无缺失，连小路也基本连续。

Lovasz softmax loss实验对比

接下来以PASCAL VOC 2012数据集为例应用lovasz softmax loss. 我们将lovasz softmax loss与softmax loss进行了实验对比。为进行快速体验，这里使用DeepLabv3+模型，backbone为MobileNetV2.

• 数据集下载

python dataset/download_and_convert_voc2012.py

• 预训练模型下载

python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_coco

• 配置/数据校验

python pdseg/check.py --cfg ./configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml

• 训练

python pdseg/train.py --cfg ./configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml --use_gpu --use_mpio SOLVER.LOSS "['lovasz_softmax_loss','softmax_loss']"

• 评估

python pdseg/eval.py --cfg ./configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml --use_gpu --use_mpio SOLVER.LOSS "['lovasz_softmax_loss','softmax_loss']"

• 结果比较

lovasz softmax loss + softmax loss和softmax loss的mIoU曲线如下图所示。

图中橙色曲线代表lovasz softmax loss + softmax loss，最高mIoU为64.63%，蓝色曲线代表softmax loss， 最高mIoU为63.55%，相比提升1.08个百分点。

参考文献

Berman M, Rannen Triki A, Blaschko M B. The lovász-softmax loss: a tractable surrogate for the optimization of the intersection-over-union measure in neural networks[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 4413-4421.