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RelaxBoundaryLoss

Relax boundary loss 由多个部分组成：主体特征的损失、边缘特征的损失、交叉熵损失。RelaxBoundaryLoss是为 DecoupleSegNet 设计的损失函数，该模型为边界像素点可能所属的类别（≥2）作出预测，该损失目的是在边界松弛约束下，使单个像素各分类的概率之和最大化。

class paddleseg.models.losses.RelaxBoundaryLoss(
                border = 1,
                calculate_weights = False,
                upper_bound = 1.0,
                ignore_index = 255
)

Relax boundary loss使用指南

参数

• border (int, optional): 边界的松弛值。默认:1
• calculate_weights (bool, optional): 是否计算所有类别的权重。 默认:False
• upper_bound (float, optional): 如果为所有类别计算权重，则指定权重的上限值。 默认:1.0
• ignore_index (int64): 指定一个在标注图中要忽略的像素值，其对输入梯度不产生贡献。当标注图中存在无法标注（或很难标注）的像素时，可以将其标注为某特定灰度值。在计算损失值时，其与原图像对应位置的像素将不作为损失函数的自变量。 默认:255