当涉及到多类情况时,Focal Loss被应用于C分类器,这些分类器作用于每个实例的s型函数转换的输出日志。C是类别的数量,这意味着一个分类器负责一个特定的类别,即一个二元分类任务。由于Focal Loss同样对待具有相同调制因子的所有类别的学习,因此它未能处理长尾不平衡问题(见表2)。 3.2 Equalized Focal Loss 在长尾数据...
kaiming 注意力损失函数 focal loss Focal Loss是Kaiming大神团队在他们的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的损失函数,它利用它改善了图像物体检测的效果。 本质上讲,Focal Loss是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的损失函数。它可以用于处理图像物体检测、自然语言处理等任务中存在的类别...
Focal loss与上述解决方案不同。从比较Focal loss与CrossEntropy的图表可以看出,当使用γ> 1的Focal Loss可以减少“分类得好的样本”或者说“模型预测正确概率大”的样本的训练损失,而对于“难以分类的示例”,比如预测概率小于0.5的,则不会减小太多损失。...
1、FL(focal loss)主要解决目标检测中容易分类样本过多,导致累计loss偏大,FL通过给交叉商loss增加调节因子,使得容易分类的样本对总loss的贡献大大减小,而对错分的样本的loss影响不大或接近CE损失。 2、FL的由来经过以下三步 (1)一般的CE 正确分类的样本 loss = -log(pt) Sigmoid损失,不管正样本还是负样本,只...
Loss Trick RetinaNet Detector OHEM Code Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率。与...
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。它可以训练高精度的密集物体探测器,哪怕前景和背景之间比例为1:1000(译者注:facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题)。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下,应用焦点损失函数来训练一个多分类...
二、Focal loss 何凯明团队在RetinaNet论文中引入了Focal Loss来解决难易样本数量不平衡,我们来回顾一下。 对样本数和置信度做惩罚,认为大样本的损失权重和高置信度样本损失权重较低。 class FocalLoss(nn.Module): """ copy from: https://github.com/Hsuxu/Loss_ToolBox-PyTorch/blob/master/FocalLoss/FocalLos...
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 论文:https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf 代码:https://github.com/implus/GFocal MMDetection官方收...
Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进⾏的修改，Focal loss损失函数降低了⼤量简单负样本在训练中所占的权重。⾸先回顾⼆分类交叉上损失：其中 y 是真实样本的标签（1正0负）， y’ 是经过 sigmoid 激活函数的预测输出（数值在0-1之间）。可见普通的交叉熵对于正样本⽽⾔，输出概率越⼤损失越⼩。
Focal Loss是由Facebook AI Research的研究员Tsung-Yi Lin等人提出的,在2017年的一篇论文中首次提出。它主要用于解决目标检测任务中的样本不平衡问题,即背景类样本数量远远多于目标类样本数量的情况。 在传统的交叉熵损失函数中,对于样本分类错误的惩罚是一致的,无论是难以分类的样本还是容易分类的样本。而Focal Loss通...