如何优化图像语义分割的EDA模板设计？
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什么是EDA？就是Exploratory Data Analysis，探索性数据分析。我们说工欲善其事，必先利其器；又说磨刀不误砍柴工，在算法模型开发的最佳实践中，EDA是必须的第一步。
在本文中，我们选取了最典型的图像分割场景之一——车道线检测任务，对数据集进行分析，以期形成一个较为通用的图像分割EDA模板。
- （1）与cross entropy loss或bce loss(binary cross-entropy loss)加权结合使用。
- （2）先使用cross entropy loss或bce loss进行训练，再使用lovasz softmax loss或lovasz hinge loss进行finetuning.
更详细的介绍可参考链接
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- （1）与cross entropy loss或bce loss(binary cross-entropy loss)加权结合使用。
- （2）先使用cross entropy loss或bce loss进行训练，再使用lovasz softmax loss或lovasz hinge loss进行finetuning.
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