在Quality Focal Loss中,通过这种方式,模型能够在训练过程中考虑到每个样本的定位质量,使得损失函数能够更加关注那些定位或分类困难的样本。 2.3 连续标签支持 连续标签支持是指在质量焦点损失(Quality Focal Loss, QFL)中,分类的输出标签不再是传统的0或1(如在one-hot编码中),而是可以取任意在0到1之间的连续值。
为了解决这个问题,作者从两阶段中现有的解决方案(如EQLv2)开始,将它们调整在一阶段检测器中一起处理Focal Loss。作者发现这些解决方案与它们在两阶段检测器上的应用相比,只带来了微小的改进(见表1)。然后,作者认为,简单地结合现有的解决方案与Focal Loss,不能同时解决这两种类型的不平衡问题。通过比较不同数据分布...
而对于预测概率为0.5时,损失函数值只减少了0.25倍,所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。 (2)、改进第二点如下公式所示。 FocalLoss还引入了平衡因子alpha,用来平衡正负样本本身的比例不均匀。alpha取值范围0~1,当alpha>0.5时,可以相对增加y=1所占的比例,保证正负样本的平衡。 (3)、虽...
效果:良心技术,别问,问就是无cost涨点 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 --- 这个工作核心是围绕“表示”的改进来的,也就是大家所熟知的“representation”这个词。这里的表示具体是指检测器最终...
return loss p = np.random.random((5,3)) y = np.random.randint(0, 3, (5, 1)) onehot_y = to_categorical(y, num_classes=3) total_loss = 0 for i in range(len(p)): total_loss += category_cross_entropy(p[i], onehot_y[i]) ...
其中，Focal Loss是针对目标检测中正负样本比例不均衡问题的一种改进损失函数，旨在提升模型对困难样本的敏感度，减少对简单样本的依赖。Focal Loss的理论基础在于对标准交叉熵损失进行改进。在实际应用中，当目标检测问题中正负样本比例极度不均衡时，模型学习过程往往受到大量简单样本的主导，尽管这些样本的损失...
Focal Loss Kaiming 大神的 Focal Loss 形式是: 如果落实到ŷ =σ(x)这个预测,那么就有: 特别地,如果K和γ都取 1,那么L∗∗=Lfl。 事实上K和γ的作用都是一样的,都是调节权重曲线的陡度,只是调节的方式不一样。注意L∗∗或Lfl实际上都已经包含了对不均衡样本的解决方法,或者说,类别不均衡本质...
重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。 2.1 Focal Loss Focal Loss 是一种解决不平衡问题的经典 loss,基本思想就是把注意力集中于那些预测不准的样本上。
Focal Loss 的进一步改进体现在 GHM（Gradient-Heterogeneity Loss）上，GHM 旨在解决 Focal Loss 过分关注难以分类样本的问题。GHM 通过梯度模长（gradient norm）来衰减损失，梯度模长是模型预测置信度与样本真实标签之间的差值。GHM 通过梯度密度（GD）来量化样本的分类难度，进而调整不同样本的损失权重。G...
三、Focal Loss:速度上一马当先 YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者,加上R-CNN系列算法,这几种算法可以说是目标检测领域非常经典的算法了。这几种算法在提出之后经过数次改进,都得到了很高的精确度,但是one-stage的算法总是稍逊...