总之,Focal loss会的关注顺序为:样本少的、难分类的;样本多的、难分类的;样本少的,易分类的;样本多的,易分类的。 2 GHM GHM是Gradient Harmonizing Mechanism。 这个GHM是为了解决Focal loss存在的一些问题。 【Focal Loss的弊端1】让模型过多的关注特别难分类的样本是会有问题的。样本中有一些异常点、离群点(...
classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self):super().__init__() self.neg_loss = _neg_lossdefforward(self, output, target, mask): output = torch.sigmoid(output) loss = self.neg_loss(output, target, mask)returnloss 这里面的output可以理解为是一个1通道的特征图,每一个pixel的值都是模型...
焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的。 说到样本不平衡的解决方...
总之,Focal loss会的关注顺序为:样本少的、难分类的;样本多的、难分类的;样本少的,易分类的;样本多的,易分类的。 2 GHM GHM是Gradient Harmonizing Mechanism。 这个GHM是为了解决Focal loss存在的一些问题。 【Focal Loss的弊端1】让模型过多的关注特别难分类的样本是会有问题的。样本中有一些异常点、离群点(...
1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的。
我们提出了一阶段目标检测器(RetinaNet),首先RetinaNet达到更复杂二阶段检测器的最先进的COCO精度,为了达到这个结果,我们确定了在训练期间类别不平衡为一阶段检测器达到最先进精度的主要障碍,并且提出了一个新的损失函数(Focal Loss)来消除障碍。 以前看过的论文以及博客: 若一幅图的目标有限,但是anchor-based目标检测算...
焦点损失函数 focal loss的概述 焦点损失函数Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的...
焦点损失函数 Focal Loss 是何凯明在2017年提出用于解决密集物体检测任务中样本不均衡问题的损失函数。在目标检测任务中，常见类别数量众多，但实际需要识别的类别数量有限，导致样本数量极度不平衡。Focal Loss 简单而有效，通过调整分类错误样本和正确样本的权重，增强模型对困难样本的注意，同时减轻对简单样本...
作者由此提出Focal loss函数: 首先在原有的基础上加了一个因子,其中Gamma>0使得减少易分类样本的损失,使得模型更关注于困难的、错分的样本。 例如:Gamma为2时,对于正类样本而言,预测结果为0.95肯定是简单样本,所以(1-0.95)的gamma次方就会很小,这时损失函数值就变得更小。而预测概率为0.3的样本其损失相对很大。对...
作者由此提出Focal loss函数: 首先在原有的基础上加了一个因子,其中Gamma>0使得减少易分类样本的损失,使得模型更关注于困难的、错分的样本。 例如:Gamma为2时,对于正类样本而言,预测结果为0.95肯定是简单样本,所以(1-0.95)的gamma次方就会很小,这时损失函数值就变得更小。而预测概率为0.3的样本其损失相对很大。对...