我们对 \mathcal{G}_0 类采用sigmoid cross entropy loss,因为它仅包含一个prediction.其他类别的loss我们选择softmax cross entropy loss. 之所以选择softmax loss的原因是softmax函数天生的有能力去镇压其他类别.在训练时,对于属于类别 c 的第k 个proposal,两个类别会被激活,它们是背景组 \mathcal{G}_0 和类...
代价敏感学习(cost- sensitive learning) 通过对loss进行调整,对不同类别给予不同的权重 这些方法通常都对超参数敏感,并且迁移到检测框架的时候表现不佳(分类任务和检测任务的不同) Balanced Group Softmax 这里直接给出算法的具体框架: bgs 如上图所示,在训练阶段,我们会对类别进行分组,不同组内部分别计算Softmax,...
对G0采用sigmoid cross entropy损失,因为它仅包含一个预测,而对于其他组采用softmax cross entropy,选择softmax的原因是softmax函数具有将每个类彼此抑制的能力,并且很少会产生大量的误报。 2、Calibration via category “others” 但是,发现上述group softmax设计存在以下问题:在测试过程中,对于一个proposal,由于其类别...
对G0采用sigmoid cross entropy损失,因为它仅包含一个预测,而对于其他组采用softmax cross entropy,选择softmax的原因是softmax函数具有将每个类彼此抑制的能力,并且很少会产生大量的误报。 2、Calibration via category “others” 但是,发现上述group softmax设计存在以下问题:在测试过程中,对于一个proposal,由于其类别...
CVPR 2020 oral paper: Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax. - fxwfzsxyq/BalancedGroupSoftmax
Overcoming Classififier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax 阅读笔记 这是CVPR2020的一篇文章,关于detection中的类别不平衡问题的解决方法 提出了一个新的softmax用于解决目标检测中的类不平衡问题 在类平衡数据集上表现很好的检测模型在类不平衡数据集上效果下降很严重,经过实验...
737 3.4. Influence-Balanced Loss When using the softmax cross-entropy loss, Equation (2) can be further simplified. The cross-entropy loss is denoted by L(y, f (x, w)) = − K k yk log fk , where yk is a ground truth, and fk is the k-th output of the...
这次给大家介绍一篇CVPR2020的文章,题为“Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax”,主要解决目标检测中的长尾数据分布问题,解决方案也十分简洁。 长尾分布的数据 首先,长尾分布的数据广泛存在,这里以COCO和LVIS两个数据集为例,如下图所示: ...
论文的主要思想是提出了长尾分布目标检测器性能下降主要原因是与类别数量正相关,于是通过分组平均分配类别数的思想,提出了Balanced Group Softmax,这是一个简单的思想,效果很不错,大家可以多尝试。 1 前言 使用基于深度学习的模型来解决长尾 large vocabulary目标检测是一项具有挑战性而艰巨的任务,然而,这项工作尚未得到...
The output layer of the network uses a Softmax function paired with Categorical Cross-Entropy, allowing the network to perform classification for multiple classes. Therefore, the network outputs a vector of probabilities for a given instance in the dataset belonging to each pattern. All the ...