focal loss代码 文心快码BaiduComate Focal Loss的概念和用途 Focal Loss 是一种用于处理类别不平衡问题的损失函数,特别是在目标检测任务中,前景(通常是感兴趣的对象)和背景之间的类别不平衡非常显著。Focal Loss 通过降低易分类样本的权重,使得模型更加专注于难分类的样本,从而提高了模型的训练效率和检测性能。 Focal ...
Focal loss代码 这里引用的是yolov5的代码实现: classFocalLoss(nn.Module):# Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)def__init__(self,loss_fcn,gamma=1.5,alpha=0.25):super(FocalLoss,self).__init__()self.loss_fcn=loss_fcn...
3、FocalLoss代码实现 按照上面导出的表达式FocalLoss的伪代码可以表示为: 其中, 从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1,这会导致log函数值出现NAN现象,所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf deffocal_loss(y_true,y_pre...
Facebook团队(也是focalloss作者)开源的,focalloss的代码是在detectron库里,但是代码中的loss是直接import fvcore这个库中的代码,所以我这里直接贴出了focalloss的源头。 重要的部分我贴一下(我删减了对α的判断,默认α存在): p=torch.sigmoid(inputs)ce_loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs,targets,re...
Focal Loss的原始版本可以通过以下代码实现: ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K def focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): epsilon = K.epsilon y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon) p_t = tf.where(K.equal...
PyTorch实现 下面我们将使用PyTorch实现Focal Loss。 首先,我们需要定义Focal Loss的损失函数类: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=2,alpha=0.25):super(FocalLoss,self).__init__()self.gamma=...
下面是基于PyTorch的Focal Loss代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__ self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs...
代码 基于Keras实现 fromkerasimportbackendasK deffocal_loss(alpha=0.75, gamma=2.0):""" 参考 https://blog.csdn.net/u011583927/article/details/90716942 """deffocal_loss_fixed(y_true, y_pred):# y_true 是个一阶向量, 下式按照加号分为左右两部分# 注...
SoftPool的pytorch代码实现 pytorch focal loss 从minst谈起 老规矩,我们继续从mnist开始 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)...