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...
高维的可参考 黎灵凤:focal loss的pytorch实现详解 2023-09-11· 上海 回复1 Trouble class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=torch.tensor([0.2, 0.3, 0.5,1])): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self,...
这样就是对简单样本的一种decay。其中alpha 是对每个类别在训练数据中的频率有关, 但是下面的实现我们是基于alpha=1进行实验的。 标准的Cross Entropy 为: Focal Loss 为: 其中 以上公式为下面实现代码的基础。 采用基于pytorch 的yolo2在VOC的上的实验结果如下: 在单纯的替换了CrossEntropyLoss之后就有1个点左右...
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: ...
Focal Loss 的 PyTorch 实现。 :param y_true: 真实的标签,形状与 y_pred 相同 :param y_pred: 预测的概率,通常来自网络的 sigmoid 输出 """ # 为避免计算log时出现NaN,添加一个小的epsilon值 epsilon = 1e-6 y_pred = torch.clamp(y_pred, min=epsilon, max=1-epsilon) ...
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) ...
图6 Focal Loss的代码实现 3.3 GHM Loss Focal Loss主要结合样本的难易区分程度来解决样本不均衡的问题,使得整个Loss的曲线平滑稳定的下降,但是对于一些特别难区分的样本比如离群点会存在问题。可能一个模型已经收敛训练的很好了,但是因为一些比如标注错误的离群点使得模型去关注这些样本,反而降低了模型的效果。比如下面...
SoftPool的pytorch代码实现 pytorch focal loss 从minst谈起 老规矩,我们继续从mnist开始 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)...
pytorch实现focalloss的两种方式小结 pytorch实现focalloss的两种⽅式⼩结我就废话不多说了，直接上代码吧！import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd import Variable '''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...