多标签分类的cls损失函数多标签分类的 多标签分类(Multi-label Classification)是一种机器学习任务,其中每个样本可以属于多个类别。在多标签分类中,一个样本可以同时属于多个类别,这与传统的二分类或多分类问题不同。 在多标签分类中,一个常用的损失函数是BCELoss(Binary Cross Entropy Loss)。BCELoss用于多标签分类...
目标检测器的cls_head利用正负样本进行训练,因为是多分类任务,即每个anchor对应的cls_score是K维向量,然后经过sigmoid后计算损失,所以每个样本计算loss时都会得到K个二分类focal loss。 Focal loss的简单实现(二分类+多分类)114 赞同 · 24 评论文章 pt=(1-pred_sigmoid)*target+pred_sigmoid*(1-target)#调制因子...
在实际应用中，目标检测器的cls_head通过多分类任务训练，每个anchor对应的cls_score会计算出K个二分类的Focal Loss。然而，过多关注难分样本可能会导致训练过程复杂化，可能产生负面影响，因此需要在平衡易难样本之间寻找最佳策略。代码实现中，可以使用BCEloss进行多分类任务，但Focal Loss提供了更精细的控...
YOLOv8使用交叉熵损失(Cross Entropy Loss)作为分类损失函数。交叉熵损失是分类问题中常用的损失函数之一,它能够衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。 2. 作用和工作原理 交叉熵损失函数的作用是最小化预测概率分布与真实概率分布之间的差异。在YOLOv8中,对于每个目标框,模型会输出一个包含各类别概率的向量。交叉...
,其中x为logit,y为label,n为batch_size,为logit(i,yi)的值,当logit经过softmax化处理后,cls为softmax loss。
dice loss :param y_true_cls: :param y_pred_cls: :return: '''eps =1e-5intersection = tf.reduce_sum(y_true_cls * y_pred_cls ) union = tf.reduce_sum(y_true_cls ) + tf.reduce_sum(y_pred_cls) + eps loss =1.- (2* intersection / union) ...
采用交叉熵作为主损失的 IB Loss 为: defib_loss(input_values,ib):# 最后一个公式loss=input_values*ibreturnloss.mean()classIBLoss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,alpha=10000.):assertalpha>0self.alpha=alphaself.epsilon=0.001defforward(self,input,target,features):grads=torch.sum(torch....
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键...
3.1 BCE Loss 目标：multi-label分类问题 => 多个二分类问题 方法介绍：给定 N 个 样本数据集:公式...
loss_cls():用于计算分类损失,后面会详细介绍。 loss_reg():作用同loss_ref()。 根据代码中的顺序,先介绍回归损失。 回归损失 首先放一下计算回归损失时用到的一些公式,见图1。 图1 下面说明一下公式中的变量,其中类似的x和y代表中心横纵坐标,w和h代表框的宽和高,运算中的除法和log()运算可以理解为一种...