本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。大家还可以看知乎的讨论:如何评价 Kaiming 的 Focal Loss for Dense Object Detection?[1] 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。 最经典的就...
解释:cls_loss是指分类损失(classification loss),在目标检测任务中用于衡量模型对目标对象分类的准确性。 意义:通过最小化cls_loss,模型能够学习到如何更准确地识别图像中的不同目标对象类别,从而提高目标检测的准确性。 dfl_loss的含义及其在何种模型或任务中常见: 解释:dfl_loss(Distribution Focal Loss)是一种损...