[公式] 其中:[公式]1 focal loss的公式推导过程理解可以参考：寻找解决样本不均衡方法之Focal Loss与GHM - 知乎 (zhihu.com)2 交叉熵损失函数的推导过程可以参考：交叉熵损失函数 - 知乎 (zhihu.com)3 CE与BCE的区别：CE Loss 与 BCE Loss 区别 - 知乎 (zhihu.com)BCE：二分类 [公式][公式]C...
可以看出二分类问题的交叉熵其实是多分类扩展后的变形,在FocalLoss文章中,作者用一个分段函数代表二分类问题的CE(CrossEntropy)以及用pt的一个分段函数来代表二分类中标签值为1的yiyi部分(此处的标签值为one-hot[0 1]或[1 0]中1所在的类别): 文章图中的p(predict或probility?)等价于多分类Cross Entropy公式的...
fg1 Focal Loss 添加(1−pt)r 项,实现对 well-classified samples 的 loss 压制, αt 用于平衡 pos、neg。这个简单的 loss 变形非常的 work,使得我们可以不进行任何 sampling 操作,直接训所有的 anchors 也能得到很好的 ap。但是,但是, 、α、γ 这俩超参还是蛮难调的～ 所以更进一步的,AAAI2019 提出了...
这里varifocal loss也是基于binary cross entropy loss,定义为: 其中p 为预测的IACS, q 为目标分数。对于前景点将其ground truth类q 设为生成的边界框和它的ground truth(gt_IoU)之间的IoU,否则为0,而对于背景点,所有类的目标q 为0。 如公式所示,通过用pγ 的因子缩放损失,varifocal loss仅减少了负例(q=0...
在forward函数中,我们首先将输入特征图input进行一些变形操作,然后计算log_softmax,接着使用gather函数提取出目标类别的log_softmax值,最后根据Focal Loss公式计算损失并返回。 要使用Focal Loss,只需在训练过程中将损失函数设置为FocalLoss即可。 ```python
为了实现这一点,我们引入了频谱权重矩阵来降低“简单”频率的权重。频谱权重矩阵由训练期间每个频率的当前loss的非均匀分布动态确定。每个图像都有自己的光谱权重矩阵。矩阵的形状与光谱的形状相同。矩阵元素w(u,v),即(u,v)处空间频率的权重,定义为: 完整的 focal frequency loss (FFL):...
2.2 Varifocal Loss 本文设计了一种新的Varifocal Loss来训练密集目标检测器来预测IACS。由于它的灵感来自Focal Loss,这里也简要回顾一下Focal Loss。Focal Loss的设计是为了解决密集目标检测器训练中前景类和背景类之间极度不平衡的问题。定义为: 其中为ground-truth类,为前景类的预测概率。如公式所示,调制因子(γ为前...