PyTorch实现 下面我们将使用PyTorch实现Focal Loss。 首先,我们需要定义Focal Loss的损失函数类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=2,alpha=0.25):super(FocalLoss,self)...
Focal Loss在PyTorch中的实现方式 在PyTorch中,可以通过自定义损失函数类的方式实现Focal Loss。具体实现步骤如下: 定义一个继承自nn.Module的FocalLoss类。 在类的初始化函数中设置必要的参数,如gamma和alpha。 在类的前向传播函数forward中实现Focal Loss的计算逻辑。 Focal Loss的PyTorch代码示例 以下是Focal Loss在...
parameters(), lr=LR)#使用adam梯度下降 loss_func=nn.CrossEntropyLoss()#设置损失函数为交叉熵损失函数 那么接下来我们搭建自己的focal loss替代原代码中的交叉熵损失函数 """ 先定义一下focal loss """ class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=1): super(FocalLoss, self)._...
2 PyTorch多分类实现 二分类的focal loss比较简单,网上的实现也都比较多,这里不再实现了。主要想实现一下多分类的focal loss主要是因为多分类的确实要比二分类的复杂一些,而且网上的实现五花八门,很多的讲解不够详细,并且可能有错误。 首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经...
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) ...
详解Focal Loss以及PyTorch代码 原理 从17年被RetinaNet提出,Focal Loss 一直备受好评。由于其着重关注分类较差的样本的思想,Focal loss以简单的形式,一定程度解决了样本的难例挖掘,样本不均衡的问题。 代码 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn....
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 '''defcompute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist = histogram / np.sum(histogram)foriinrange(6): ...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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.gam...
:param size_average: (bool, optional) By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. """def__init__(self, num_class, alpha=None, gamma=2, balance_index=-1, smooth=None, size_average=True):super(FocalLoss, self).__init__() ...
分类模型训练的时候,focal loss比较常用的优化方法之一。本以为这么经典的loss在torch里面有官方实现,然而并没有。搜索过其他人的实现,发现有不少是错的,而且支持得不够好。比如不支持设置类别权重、不支持输入超过两维的预测矩阵(例如点云分割预测结果矩阵维度[batch_size, num_point, 2])。所以自己实现了一下,原...