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的输出,也就是head末端的物理对象,目前比较强力...
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...
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...
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。
对于weighting factor,通过在EFL中所有类别中设置focusing factor始终为来观察其影响。因此,weighting factor的函数也可以看作是一种结合Focal Loss的重加权方法。正如预期的那样,weighting factor比改进的Baseline高出0.4%。 通过这2个组件的协同作用,EFL显著提高了改进的Baseline的性能,从25.7%AP提高到27.5%AP。
【然后看focal loss的改进】: 这个增加了一个 (1−y′)γ 的权重值,怎么理解呢?就是如果给出的正确类别的概率越大,那么 (1−y′)γ 就会越小,说明分类正确的样本的损失权重小,反之,分类错误的样本的损权重大。 【focal loss的进一步改进】:
简介:随着深度学习的快速发展,损失函数的选择和改进对于模型性能的影响越来越显著。本文将从传统的Softmax Loss出发,逐步介绍到近年来提出的Large Margin Softmax Loss和Angular Softmax Loss,最后重点介绍Focal Loss的设计思想及其在目标检测等任务中的应用。
IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: IOU Loss = 1 - IOU 其中,IOU表示交并比,计算公式为: IOU = Intersection / Union GIOU Loss是在IOU Loss的基础上进行了改进,解决了IOU Loss在处理高度不一致的目标框时的缺陷。GIOU Loss考虑了目标框的外接矩形(bounding...
【然后看focal loss的改进】: 这个增加了一个(1−y′)γ(1−y′)γ的权重值,怎么理解呢?就是如果给出的正确类别的概率越大,那么(1−y′)γ(1−y′)γ就会越小,说明分类正确的样本的损失权重小,反之,分类错误的样本的损权重大。 【focal loss的进一步改进】: ...
FocalLoss是在交叉熵函数的基础上进行的改进,改进的地方主要在两个地方 (1)、改进第一点如下公式所示。 首先在原有交叉熵函数基础上加了一个权重因子,其中gamma>0,使得更关注于困难的、错分的样本。比如:若 gamma = 2,对于正类样本来说,如果预测结果为0.97,那么肯定是易分类的样本,权重值为0.0009,损失函数值...