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...
其中alpha 是对每个类别在训练数据中的频率有关, 但是下面的实现我们是基于alpha=1进行实验的。 标准的Cross Entropy 为: Focal Loss 为: 其中 以上公式为下面实现代码的基础。 采用基于pytorch 的yolo2在VOC的上的实验结果如下: 在单纯的替换了CrossEntropyLoss之后就有1个点左右的提升。效果还是比较显著的。本实...
long).random_(5) output = loss(input, target) output_focalloss1 = focalloss_1(input, target) output_focalloss2 = focalloss_2(input, target) display(output, output_focalloss1, output_focalloss2) tensor(2.2966, grad_fn=<NllLossBackward>) tensor(2.0656, grad_fn=<MeanBackward0>) tensor(...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 复制 classWeightedFocalLoss(nn.Module):"Non weighted version of Focal Loss"def__init__(self,alpha=.25,gamma=2):super(WeightedFocalLoss,self).__init__()self.alpha=torch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()self.gamma=gamma ...
, Focal loss 相当于 Cross Entropy loss。实际应用中一般取 。 另一种平衡版本的 focal loss, 在论文的实验中能获得更好的结果: pytorch 实现: https://github.com/facebookresearch/fvcore/blob/main/fvcore/nn/focal_loss.py # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.imp...
pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist = histogram / np.sum(histogram) ...
Pytorch 实现(待更) 引用 https://leimao.github.io/blog/Focal-Loss-Explained/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/80594704
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)...