虽然easy examples的损失很小,但是巨大的数量会使它们占据主导,为了平衡数量,有人提出了拓展的交叉熵函数: 而作者更进一步提出了focal loss,表示如下: FL中新增的因子是可变的,当example被错误分类的时候,pt会很小,因子接近1;而当example被正确分类接近1的时候,因子则会接近0;γ参数也是一个变量,不同γ的效果如下...
calssification loss的目的是使类别分类尽可能正确;bounding box regression loss的目的是使预测框尽可能与Ground truth框匹对上。 Focal loss 该Focal loss损失函数出自于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是解决正负样本之间的不平衡问题。通过降低easy example中的损失值,间接提高了hard example中损失...
3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smooth L1 loss(faster RCNN 和 SSD ...
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Q6: 常用loss(soul) Q7: Focal Loss Q8: Smooth L1 Q9: Transformer详述,attention怎么算的,self-attention和普通attention的区别。除以根号k的原因,用ln的原因。Transformer如何处理顺序信息,Transformer一般用什么优化器(mt) Q10: Swintransformer 我是一名自动驾驶领域的算法工程师,在工作中,会遇到一些关于算法的问题...
这次loss函数计算细节的探究中,除了常用的loss,还有改进的focallloss和GHM_loss 1、F.smooth_l1_loss import torch import torch.nn.functional as F # 自己设计的smooth_l1_loss def smooth_l1_loss(a, b): loss_part1 = torch.abs(a - b) loss_part2 = loss_part1 ** 2 loss_part2 = ...
Focal loss 该Focal loss损失函数出自于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是解决正负样本之间的不平衡问题。通过降低easy example中的损失值,间接提高了hard example中损失值的权重。Focal loss是基于交叉熵进行改进的: 可以看到,在交叉熵前增加了(1−pt)γ,当图片被错分时,pt会很小,(1−pt...