但是作者为了证明Focal Loss的有效性,并没有设计更新颖的网络,这与其他算法提高精确度的做法是不一样的——他们要么改造原有算法的网络结构,要么另辟蹊径。另外,Focal Loss函数的形式并不是不可变的,只要可以达到对易分类样本降权的目的,...
focal loss focal loss 1. Introduction 目前最先进的object detectos是基于two-stage的机制,如faster R-CNN。one-stage detectors应用于对象位置、尺度和纵横比的规则,密集抽样。如YOLO,SSD,但one-stage精度比不上two-stage。我们认为训练过程中的class imbalance 是阻碍精度的主要障碍。所以我们提出了一......
所以目标就是:focal loss的出发点是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率,同时不影响原有的速度。 So,Why?and result? 这是什么原因造成的呢?the Reason is:Class Imbalance(正负样本不平衡),样本的类别不均衡导致的。 我们知道在object detection领域,一张图像可能生成成千上万的candidate loca...
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 ...
Focal Loss 类别不平衡(class imbalance)是目标检测模型训练的一大难点(推荐这篇综述文章Imbalance Problems in Object Detection: A Review),其中最严重的是正负样本不平衡,因为一张图像的物体一般较少,而目前大部分的目标检测模型在FCN上每个位置密集抽样,无论是基于anchor的方法还是anchor free方法都如此。
因此 总体目标便是:focal loss的立足点是期待one-stage detector能够 做到two-stage detector的准确度,另外不危害原来的速率。 So,Why?and result? 这是怎么回事导致的呢?the Reason is:Class Imbalance(正负极样版不平衡),样版的类型不平衡造成 的。
所以目标就是:focal loss的出发点是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率,同时不影响原有的速度。 So,Why?and result? 这是什么原因造成的呢?the Reason is:Class Imbalance(正负样本不平衡),样本的类别不均衡导致的。 我们知道在object detection领域,一张图像可能生成成千上万的candidate loca...
2.3 Class Imbalance 无论是one-stage还是two-stage,在训练时都会遇到类别不平衡的问题。 检测器对于每张图片会产生 1 0 4 10^4 104~ 1 0 5 10^5 105个候选定位,但是只有很少的位置包含有目标。这种不平衡会导致两个问题: 训练效率低下,因为大多数位置都是容易的负样本,导致没有有用的学习信号; ...
那有没有办法在单级结构中也能实现较高的准确度呢?Focal Loss就是要解决这个问题。 为什么单级结构的识别准确度低 作者认为单级结构准确度低是由类别失衡(class imbalance)引起的。计算Loss的bbox可以分为positive和negative两类。当bbox(由anchor加上偏移量得到)与ground truth间的IOU大于上门限时(一般是0.5),会...
focal loss focal loss 1. Introduction 目前最先进的object detectos是基于two-stage的机制,如faster R-CNN。one-stage detectors应用于对象位置、尺度和纵横比的规则,密集抽样。如YOLO,SSD,但one-stage精度比不上two-stage。我们认为训练过程中的class imbalance 是阻碍精度的主要障碍。所以我们提出了一... ...