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...
Focal-Loss先解决了样本不平衡的问题,即在交叉熵损失(CE Loss,Cross Entropy Loss )上加权重,当class为1的时候,乘以权重 α t \alpha_t αt,当class为0的时候,乘以权重 1 − α t 1-\alpha_t 1−αt,这是最基本的解决样本不平衡的方法,也就是在loss计算时乘以权重。注意下面公式中 α t ...
通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将其应用在CIoU、DIoU、GIoU、SIoU 等改进上 涨点效果 有读者在自己的数据集上应用,获得有效涨点 二、 代码实践| YOLOv8 代码实践 + Focal-EIoU / Focal-SIoU / Focal-DIoU ...
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...
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 ...
简介:随着深度学习的快速发展,损失函数的选择和改进对于模型性能的影响越来越显著。本文将从传统的Softmax Loss出发,逐步介绍到近年来提出的Large Margin Softmax Loss和Angular Softmax Loss,最后重点介绍Focal Loss的设计思想及其在目标检测等任务中的应用。
loss_weight * distribution_focal_loss( pred, target, weight, reduction=reduction, avg_factor=avg_factor) return loss_cls 一句话总结:基于任意one-stage 检测器上,调整框本身与框质量估计的表示,同时用泛化版本的GFocal Loss训练该改进的表示,无cost涨点(一般1个点出头)AP --- 这个工作核心是围绕“表示...
简介: YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全) 一、本文介绍 本文给大家带来的是分类损失 SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数,我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失,和本文的修改内容并不冲突,所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框...
Hello,大家好,今天给大家带来阿里达摩院2021最新的paper《Asymmetric Loss For Multi-Label Classification》,作者主要是对Focal loss的一个改进,具体是将Gamma参数解耦以及引入对Easy Negative Sample的惩罚参数,视频中对两点做了详尽的介绍,欢迎大家订阅!