pytorch 二分类focal loss 文心快码BaiduComate 1. Focal Loss的定义和应用场景 Focal Loss是由何恺明等人在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的,旨在解决目标检测任务中的类别不平衡和难易样本不平衡问题。Focal Loss通过对易分类样本的损失进行下加权,使模型更加关注难分类样本,从而提高...
Pytorch中的Focal Loss实现 Pytorch官方实现的softmax_focal_loss Pytorch官方实现的sigmoid_focal_loss 何恺明大神的「Focal Loss」,如何更好地理解?,苏剑林,2017-12 https://github.com/artemmavrin/focal-loss/blob/master/src/focal_loss/_binary_focal_loss.py https://github.com/artemmavrin/focal-loss/blob/...
网上有很多code都有问题,特将经测试无误的正确的code公布如下(pytorch): importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss_multi(nn.Module):def__init__(self,alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size...
(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) 2、多分类(softmax) 3、Pytorch中的Cross Entropy (三)Cross Entropy Loss的硬截断和软化 1、硬截断(有选择地更新模型) 2、软化(用sigmoid可导函数近似 ) (四)Focal Loss 1、演变过程 2、表达式 3、理解 Focal Loss 为什么有效 4、Pytorch实现 5、注意事项 ...
PyTorch实现如下: 代码语言:javascript 复制 @LOSSES_REGISTRY.register('equalized_focal_loss')classEqualizedFocalLoss(GeneralizedCrossEntropyLoss):def__init__(self,name='equalized_focal_loss',reduction='mean',loss_weight=1.0,ignore_index=-1,num_classes=1204,focal_gamma=2.0,focal_alpha=0.25,scale_facto...
loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementwise_mean'):super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
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...
PyTorch实现如下: @LOSSES_REGISTRY.register('equalized_focal_loss')classEqualizedFocalLoss(GeneralizedCrossEntropyLoss):def__init__(self,name='equalized_focal_loss',reduction='mean',loss_weight=1.0,ignore_index=-1,num_classes=1204,focal_gamma=2.0,focal_alpha=0.25,scale_factor=8.0,fpn_levels=5):...
一、来自Kaggle的实现(基于二分类交叉熵实现) classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=1,gamma=2,logits=False,reduce=True):super(FocalLoss,self).__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammaself.logits=logitsself.reduce=reducedefforward(self,inputs,targets):ifself.logits:BCE_loss=F.bin...
PyTorch实现如下: @LOSSES_REGISTRY.register('equalized_focal_loss') class EqualizedFocalLoss(GeneralizedCrossEntropyLoss): def __init__(self, name='equalized_focal_loss', reduction='mean', loss_weight=1.0, ignore_index=-1, num_classes=1204, ...