Focal loss是最初由何恺明提出的,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发,分析数据不平衡问题,focal loss与交叉熵损失函数的对比,给出focal loss有效性的解释。 交叉熵损失函数 Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^) 其中p^ 为预测概率大小。
这反过来增加了纠正错误分类示例的重要性(对于pt≤0.5和γ= 2,其损失最多缩小4倍)。 (4)最终的损失函数Focal Loss形式: 根据论文作者实验,α=0.25α=0.25和γ=2γ=2效果最好 实现代码: deffocal_loss(y_true, y_pred): alpha, gamma =0.25,2y_pred = K.clip(y_pred,1e-8,1-1e-8)return- alpha...
Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失: 是经过激活函数的输出,所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正...
另外[这篇](https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190)博客也提到了,alpha在多分类Focal loss中没作用,也就是只能调节整体loss倍数,不过如果换成数组形式的话,其实是可以达到缓解类别不均衡问题的目的。 alpha_t = y_true * alpha + (tf.ones_like(y_true) - y_true) * (1- alpha) el...
Focal Loss是用来解决目标检测里正负样本不平衡问题的损失函数 ,公式是FL(p_t)=-α_t(1 p_t)^γlog(p_t)。这里面有两个关键参数,γ和平衡参数α_t,下面说说它们一般咋取值。 γ(调制因子的指数)。 取值范围:一般在0到5之间取值。 常见取值:好多目标检测的研究和实际操作中,经常会把γ取成2。就像Retina...
和Focal Loss类似,我们实验中发现一般取 = 2为最优。 对于任意分布来建模框的表示,它可以用积分形式嵌入到任意已有的和框回归相关的损失函数上,例如最近比较流行的GIoU Loss。 这个实际上也就够了,不过涨点不是很明显,我们又仔细分析了一下,发现如果分布过于任意,网络学习的效率可能会不高,原因是一个积分目标可能...
Focal Loss是从置信度p的角度入手衰减loss的。而GHM是一定范围内置信度p的样本数量来衰减loss的。 首先定义了一个变量g,叫做梯度模长(gradient norm): 可以看出这个梯度模长,其实就是模型给出的置信度 p∗ 与这个样本真实的标签之间的差值(距离)。g越小,说明预测越准,说明样本越容易分类。
二、Focal loss 何凯明团队在RetinaNet论文中引入了Focal Loss来解决难易样本数量不平衡,我们来回顾一下。 对样本数和置信度做惩罚,认为大样本的损失权重和高置信度样本损失权重较低。 class FocalLoss(nn.Module): """ copy from: https://github.com/Hsuxu/Loss_ToolBox-PyTorch/blob/master/FocalLoss/FocalLos...
loss=self.alpha*loss.t()ifself.reduce:returnloss.mean()else:returnloss.sum() GHM - gradient harmonizing mechanism Focal Loss对容易分类的样本进行了损失衰减,让模型更关注难分样本,并通过 和 进行调参。 GHM提到: 有一部分难分样本就是离群点,不应该给他太多关注; ...
ICCV 2017 Open Access Repositoryopenaccess.thecvf.com/content_iccv_2017/html/Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.html 1.介绍 1.1背景 Focal loss主要用于解决目标检测中难易样本不平衡问题。主流的目标检测算法分为一/二阶段。二阶段检测算法如Faster RCNN,RFCN,需要一阶段生成region proposal,速度相对较...