图像的总focal loss计算为所有约100k个anchors的focal loss之和,由分配给真实框的anchors数量进行标准化。我们用分配的anchors的数量来进行归一化,而不是用全部的anchors,因为绝大多数的anchors都是容易被否定的,并且在focal loss下接收到的损失值可以忽略不计。最后我们要注意α值,该权重分配到罕见的类,也有一个稳定...
Focal Loss for Dense Object Detection 简介:目前准确度最高的目标检测器是基于2阶段的R-CNN。1阶段的检测器速度更快,更简单,但是准确度要差。这篇论文中,调查了为什么会如此。我们发现前景和背景的类别的不平衡性是导致该问题的核心原因。提出解决该不平衡性问题的方法是减少容易被分类样本的权重这一标准交叉熵变...
文章:Focal Loss for Dense Object Detection 来源:IEEE 2017 链接: https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfarxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 一、主要贡献: 1.提出一种焦点损失函数,它在标准交叉熵准则中增加了一个因子,解决类不平衡问题。最后,焦点损失的确切形式并不关键,并且展示了其他实例化也可以实现类似...
这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的,网络架构魔改了FPN,因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss,用一个合适的函数,去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了传统交叉熵损失函数因为类别不平衡导致性能下降的问题。RetinaNet是历史上...
Focal loss的设计是为了解决一个阶段的目标检测场景,在训练阶段有一个极端不平衡的前景和背景类。从二分类的交叉熵开始引出Focal loss, CE={−log(p)ify=1−log(1−p)otherwise 在上述式子中y∈{±1}指定了标签类,并且p∈[0,1]是当标签y=1时模型对类的估计概率。为了便于标注,定义pt: ...
论文名称:《 Focal Loss for Dense Object Detection 》 论文下载:网页链接 论文代码: 网页链接 一、概述 本文的目的就是为了探讨为什么one-stage detector相比two-stage detector精度要差。 one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因,本文给出的结论是:由样本的 类别不均衡 导致。
今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss,经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务,不怎么关心图像方面的应用。 本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总...
今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss,经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务,不怎么关心图像方面的应用。 本质上讲,Focal Loss就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之...
Focal Loss 是一种专门为类别不均衡设计的loss,在《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文中被提出来,应用到了目标检测任务的训练中,但其实这是一种无关特定领域的思想,可以应用到任何类别不均衡的数据中。 首先,还是从二分类的cross entropy(CE)loss入手: ...
MXnet代码地址:https:///miraclewkf/FocalLoss-MXNet 知乎讨论:如何评价 Kaiming 的 Focal Loss for Dense Object Detection? 记得查看;http://www.sohu.com/a/225849848_473283 论文内容 摘要 目前准确度最高的目标检测器采用的是一种常在 R-CNN 中使用的 two-stage 方法,这种方法将分类器应用于一个由候选目标...