图像分割任务中的loss之weight

我们在进行图像分割任务时会遇到以下loss表示形式：
criterion = torch.nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_label, weight=class_weights).cuda()
这个loss函数中的weight参数是调节图像分割任务中的实例像素占比不同的现象，比如在cityscape数据集中路面的像素肯定比行人的像素要多很多，但是我们计算总loss的时候让路面和行人的loss直接相加肯定是不合理的，这个时候我们需要使用一个系数来调节各个实例的loss，这就是weight参数的作用。
一般是占比像素越多的实例系数越小，可以人为直接分配也可以通过公式计算出来，下面是我见到的一种分配weight的方法：
图像分割任务中的loss之weight
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