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基于卷积的概率梯度损失用于语义分割
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内容提要
本文介绍了一种新颖的基于卷积的概率梯度（CPG）损失方法，通过计算图像中像素强度的梯度来提高网络性能。同时，通过提取物体边界并应用CPG损失于边界像素，增强了物体边界附近的准确性。实验结果表明，CPG损失提高了平均交并比。
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关键要点
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本文介绍了一种新颖的基于卷积的概率梯度（CPG）损失方法。
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CPG损失通过计算图像中像素强度的梯度来提高网络性能。
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该方法使用类似Sobel算子的卷积核计算真值和预测的类别概率之间的梯度。
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CPG损失专门增强物体边界附近的准确性，仅应用于边界像素。
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CPG损失通过卷积建立像素间的关系，计算错误的独特维度。
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在三个常用的分割数据集上进行的实验表明，CPG损失提高了平均交并比。
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