我们知道之前Focal Loss是为one-stage的检测器的分类分支服务的,它支持0或者1这样的离散类别label。 然而,对于我们的分类-质量联合表示,label却变成了0~1之间的连续值。我们既要保证Focal Loss此前的平衡正负、难易样本的特性,又需要让其支持连续数值的监督,自然而然就引出了我们对Focal Loss在连续label上的拓展形式...
4.1 focal loss 简而言之,focal loss的作用就是将预测值低的类,赋予更大的损失函数权重,在不平衡的数据中,难分类别的预测值低,那么这些难分样本的损失函数被赋予的权重就更大。 在这里插入图片描述 4.2 训练前准备 创建链接 /user-data/slowfastDataSet/Datasets 文件夹的软链接: 先进入JN-OpenLib-mmaction2 ...
而对于预测概率为0.5时,损失函数值只减少了0.25倍,所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。 (2)、改进第二点如下公式所示。 FocalLoss还引入了平衡因子alpha,用来平衡正负样本本身的比例不均匀。alpha取值范围0~1,当alpha>0.5时,可以相对增加y=1所占的比例,保证正负样本的平衡。 (3)、虽...
在Quality Focal Loss中,通过这种方式,模型能够在训练过程中考虑到每个样本的定位质量,使得损失函数能够更加关注那些定位或分类困难的样本。 2.3 连续标签支持 连续标签支持是指在质量焦点损失(Quality Focal Loss, QFL)中,分类的输出标签不再是传统的0或1(如在one-hot编码中),而是可以取任意在0到1之间的连续值。
IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: IOU Loss = 1 - IOU 其中,IOU表示交并比,计算公式为: IOU = Intersection / Union GIOU Loss是在IOU Loss的基础上进行了改进,解决了IOU Loss在处理高度不一致的目标框时的缺陷。GIOU Loss考虑了目标框的外接矩形(bounding...
Focal Loss是一种为解决类别不平衡问题而设计的损失函数,通过动态调整样本权重使模型更关注难分类样本。它在目标检测等任务中显著提升了
最后,作者基于残差网络,FPN搭建了检测网络RetinaNet,该网络使用的策略都是他们自己提出的而且目前效果非常好的基础结构,再结合Focal Loss,刷新检测算法的精度也不意外。 2. Focal Loss是交叉熵损失的改进版本,一个二分类交叉熵可以表示为: 上面公式可以简写成: ...
Focal Loss for Dense Object Detection 是ICCV2017的Best student paper,文章思路很简单但非常具有开拓性意义,效果也非常令人称赞。 GHM(gradient harmonizing mechanism) 发表于 “Gradient Harmonized Single-stage Detector",AAAI2019,是基于Focal loss的改进,也是个人推荐的一篇深度学习必读文章。
Quality Focal Loss (QFL)是一种用于目标检测的改进损失函数。它的主要创新是将目标的定位质量(如边界框与真实对象的重叠度量,例如IoU得分)直接融合到分类损失中,形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目标检测中分类与定位任务之间存在的不一致性问题。QFL通过为每个类别的得分赋予根据定位质量调整的权重,使得检测模...