总结: Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,在目标检测和图像分割等任务中具有很好的效果。通过引入一个可调控的参数和缩放因子,Focal Loss降低易分类样本的权重,提升了难分类样本的重要性。在PyTorch中,我们可以通过自定义损失函数类的方式实现Focal Loss,并将其应用于模型的训练过程中。 当使用Focal L...
Focal Loss损失函数(pytorch实现) Focal Loss 是何凯明大神提出的一个新的损失函数,其基于交叉熵损失函数做了一些修改。Focal Loss源自ICCV2017的一篇论文:Best student paper——Focal Loss for Dense Object Detection。 论文下载链接为:Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.pdf。 Focal Loss的提出主要是解决机器视觉...
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...
网上有很多code都有问题,特将经测试无误的正确的code公布如下(pytorch): importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss_multi(nn.Module):def__init__(self,alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size...
Focal loss 是在Focal Loss for Dense Object Detection中为了解决数据类别不平衡而提出的。 它是一个动态缩放的交叉熵损失,其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献,并快速将模型集中在困难示例上。 Focal loss 定义为: ...
绘制pytorch的loss曲线 pytorch focal loss,对于二分类问题,使用softmax或者sigmoid,在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块,从结果上来说应该是没什么区别,但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、
下面是基于PyTorch的Focal Loss代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__ self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs...
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章Focal Loss for Dense Object Detection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本(p比较大)回应较小的loss。 如论文中的图1, 在p=0.6时, 标准的CE然后又较大的loss, 但是对于FL就有相对...
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) ...
GitHub:CoinCheung/pytorch-loss GitHub:Hsuxu/Loss_ToolBox-PyTorch 知乎:focal loss理解与初始化偏置b设置解释 个人博客:对focal loss中bias init的解释很好 The highest accuracy object detectors to date are based on a two-stage approach popularized by R-CNN, where a classifier is applied to a sparse ...