Focal Loss是被设计来针对one-stage object detection方案的,其中在训练中有在前景和背景类别之间的完全不平衡存在(1:1000)。先从对于binary classification的交叉熵(CE,cross entropy)损失来介绍Focal Loss。 移除y∈{-1,1}是ground truth class,p∈[0,1]是模型对于标签y=1的估计概率。 为了方便标记,记Pt: 重...
试验证明,Focal Loss 函数可以使我们训练出准确度很高的 one-stage 检测器,并且在性能上超越使用抽样启发法或困难样本挖掘法等以往优秀方法训练出的 one-stage 检测器。最后,我们发现 Focal Loss 函数的确切形式并不重要,并且证明了其他实例(instantiations)也可以实现类似的结果。 为了证明这个 Focal Loss 函数的有效...
试验证明,Focal Loss 函数可以使我们训练出准确度很高的 one-stage 检测器,并且在性能上超越使用抽样启发法或困难样本挖掘法等以往优秀方法训练出的 one-stage 检测器。最后,我们发现 Focal Loss 函数的确切形式并不重要,并且证明了其他实例(instantiations)也可以实现类似的结果。 为了证明这个 Focal Loss 函数的有效...
而作者更进一步提出了focal loss,表示如下: FL中新增的因子是可变的,当example被错误分类的时候,pt会很小,因子接近1;而当example被正确分类接近1的时候,因子则会接近0;γ参数也是一个变量,不同γ的效果如下图所示: 这张图也可以很直观地看到,well-classified exaples的loss几乎为0,作者最后使用的是γ为2. 另外...
2. Focal loss & RetinaNet 损失函数定义 一般的交叉熵函数定义如下: 为了方便表示,定义: 这样,交叉熵损失函数可以简写为-log(pt)。虽然easy examples的损失很小,但是巨大的数量会使它们占据主导,为了平衡数量,有人提出了拓展的交叉熵函数: 而作者更进一步提出了focal loss,表示如下: ...
2 Focal Loss 首先,我们介绍下二进制分类(binary classification)的交叉熵(CE)损失开: 公式1中,y∈{±1} 指定了 ground-truth class,p∈[0,1] 是模型对于标签为 y = 1 的类的估计概率。为了方便起见,我们定义 pt 为: 公式2可以转写称: 解决class imbalance 的常见方法是分别为 class 1 和 class -1 ...
总体上讲,Focal Loss是一个缓解分类问题中类别不平衡、难易样本不均衡的损失函数。首先看一下论文中的这张图: 解释: 横轴是ground truth类别对应的概率(经过sigmoid/softmax处理过的logits),纵轴是对应的loss值; 蓝色的线(gamma=0),就是原始交叉熵损失函数,可以明显看出ground truth的概率越大,loss越小,符合常识...
Focal Loss是被设计来针对one-stage object detection方案的,其中在训练中有在前景和背景类别之间的完全不平衡存在(1:1000)。先从对于binary classification的交叉熵(CE,cross entropy)损失来介绍Focal Loss。 移除y∈{-1,1}是ground truth class,p∈[0,1]是模型对于标签y=1的估计概率。
常用于二元分类(Binary Classification)问题,以及神经网络的*... focal loss 学习记录 上图: 图中的pt 横轴的取值范围是0-1,接近1时有两种可能情况,(1)y是1,logit接近1(2)y是0,logit接近0. 因为pt是随着y变的。所以以上两种情况来说都是预测的比较好的情况,在目标检测中,大部分都是背景,因此大部分都...
(pred,label,gamma=1.5,alpha=0.25):"""Calculates and updates confusion matrix for object detection/classification tasks."""loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(pred,label,reduction='none')# p_t = torch.exp(-loss)# loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero ...