我们知道之前Focal Loss是为one-stage的检测器的分类分支服务的,它支持0或者1这样的离散类别label。 然而,对于我们的分类-质量联合表示,label却变成了0~1之间的连续值。我们既要保证Focal Loss此前的平衡正负、难易样本的特性,又需要让其支持连续数值的监督,自然而然就引出了我们对Focal Loss在连续label上的拓展形式...
在Quality Focal Loss中,通过这种方式,模型能够在训练过程中考虑到每个样本的定位质量,使得损失函数能够更加关注那些定位或分类困难的样本。 2.3 连续标签支持 连续标签支持是指在质量焦点损失(Quality Focal Loss, QFL)中,分类的输出标签不再是传统的0或1(如在one-hot编码中),而是可以取任意在0到1之间的连续值。
IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: IOU Loss = 1 - IOU 其中,IOU表示交并比,计算公式为: IOU = Intersection / Union GIOU Loss是在IOU Loss的基础上进行了改进,解决了IOU Loss在处理高度不一致的目标框时的缺陷。GIOU Loss考虑了目标框的外接矩形(bounding...
在深度学习中,损失函数(Loss Function)是指导模型学习的关键。一个合适的损失函数可以帮助模型更好地拟合数据,提高泛化能力。传统的Softmax Loss在分类任务中占据主导地位,但随着研究的深入,人们发现Softmax Loss在某些任务中存在一些不足,因此提出了多种改进方案。 首先,我们来看一下传统的Softmax Loss。Softmax Loss...
通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将其应用在CIoU、DIoU、GIoU、SIoU 等改进上 涨点效果 有读者在自己的数据集上应用,获得有效涨点 二、 代码实践| YOLOv8 代码实践 + Focal-EIoU / Focal-SIoU / Focal-DIoU...
Focal-Loss先解决了样本不平衡的问题,即在交叉熵损失(CE Loss,Cross Entropy Loss )上加权重,当class为1的时候,乘以权重 α t \alpha_t αt,当class为0的时候,乘以权重 1 − α t 1-\alpha_t 1−αt,这是最基本的解决样本不平衡的方法,也就是在loss计算时乘以权重。注意下面公式中 α t...
其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理,SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。 从摘要上我们可以看出SLideLoss的出现是通过权重函数来解决简单和困难样本之间的不平衡问题题,什么是简单样本和困难样本? 样本不平衡问题是一个常见的问题,尤其是在分类和目标检测任务中。它通常指的是...
FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种...
一句话总结:基于任意one-stage 检测器上,调整框本身与框质量估计的表示,同时用泛化版本的GFocal Loss训练该改进的表示,无cost涨点(一般1个点出头)AP --- 这个工作核心是围绕“表示”的改进来的,也就是大家所熟知的“representation”这个词。这里的表示具体是指检测器最终的输出,也就是head末端的物理对象...