本文探讨熵如何作为图像分割任务中的不确定性估计工具。我们将详细介绍熵的概念，并介绍如何使用Python实现。
在剑桥大学担任神经影像与人工智能研究科学家期间，我面临了使用最新的深度学习技术（尤其是nnU-Net）对复杂的脑部数据集进行图像分割的挑战。在这个过程中，我观察到了一个重要的问题：不确定性估计的忽视。然而，不确定性对于可靠的决策至关重要。
在深入讨论具体内容之前，欢迎查看我的Github代码库，其中包含本文讨论的所有代码片段。
图像分割中不确定性的重要性
在计算机视觉和机器学习领域，图像分割是一个核心问题。无论是在医学影像、自动驾驶汽车还是机器人技术中，准确的分割对于有效的决策至关重要。然而，一个经常被忽视的方面是与这些分割相关的不确定性度量。
为什么我们要关注图像分割中的不确定性？
在许多实际应用中，错误的分割可能导致严重后果。例如，如果自动驾驶汽车错误地识别物体，或者医学影像系统错误地标记肿瘤，后果可能是灾难性的。不确定性估计给出了模型对其预测的“确定度”程度的度量，从而可以做出更明智的决策。
我们还可以使用熵作为不确定性的度量，以改进神经网络的学习。这个领域被称为“主动学习”。这个想法将在后续的文章中探讨，但主要思想是识别模型最不确定的区域，并聚焦于这些区域。例如，我们可以使用卷积神经网络对脑部进行医学图像分割，但在具有肿瘤的受试者中表现非常糟糕。然后，我们可以集中精力获取更多这种类型的标签。