二值分割的结果是模糊图像

Question

我正在研究一个二元分割问题，为了解决这个问题，我必须将细胞核从细胞中分割出来。我用二元交叉熵作为损失函数，用U-Net CNN模型.得到的图像有一些模糊的效果。我做实验的时代越多，就会越模糊。是什么导致了这样模糊的效果，我应该对我的模型做什么改变来消除它呢？

我附上了一个经过4个时代后产生的样品合成图像。

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Answer 1

最简单的解决方案是在某个阈值上对结果进行阈值化(为了方便起见，我使用了0.5 )。但是，您可以像在https://arxiv.org/abs/1608.04117中一样使用骰子丢失(可以在这里找到keras实现：https://github.com/raghakot/ultrasound-nerve-segmentation)，它倾向于生成二进制输出。但是，如果最终结果优于对二进制交叉熵进行阈值处理，则输出取决于您的数据集。