focal loss代码 文心快码BaiduComate Focal Loss的概念和用途 Focal Loss 是一种用于处理类别不平衡问题的损失函数,特别是在目标检测任务中,前景(通常是感兴趣的对象)和背景之间的类别不平衡非常显著。Focal Loss 通过降低易分类样本的权重,使得模型更加专注于难分类的样本,从而提高了模型的训练效率和检测性能。 Focal ...
Focal loss代码 这里引用的是yolov5的代码实现: classFocalLoss(nn.Module):# Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)def__init__(self,loss_fcn,gamma=1.5,alpha=0.25):super(FocalLoss,self).__init__()self.loss_fcn=loss_fcn...
Facebook团队(也是focalloss作者)开源的,focalloss的代码是在detectron库里,但是代码中的loss是直接import fvcore这个库中的代码,所以我这里直接贴出了focalloss的源头。 重要的部分我贴一下(我删减了对α的判断,默认α存在): p=torch.sigmoid(inputs)ce_loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs,targets,re...
下面是一个 PyTorch 实现的 Focal Loss: python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, inputs,...
二、Focal loss损失函数代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional asFfrom torch.autograd importVariableclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,class_num,alpha=0.20,gamma=1.5,use_alpha=False,size_average=True):super(FocalLoss,self).__init__()self.class_num=class_...
(0.4)]],requires_grad=True)output=loss(input,target)output.backward()print("预测值 0.4 的 CE:",output)# 输出:预测值 0.4 的 CE: tensor([0.9163], grad_fn=<NllLossBackward0>)# 类库FocalLoss计算时,会做一次 sigmod,这里为方便说明,取 sigmod 的逆运算logit08=-math.log((1/0.8)-1)# p=...
代码 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self, class_num, alpha=None, gamma=2, size_average=True):super(FocalLoss, self).__init__()ifalphaisNone:# alpha 是平衡因子self.alpha = Variable(torch.ones(clas...
多类别dice loss tensorflow代码 focalloss多分类代码 Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题,公式以二分类问题为例。项目需要,解决Focal loss在多分类上的实现,用此博客以...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 复制 classWeightedFocalLoss(nn.Module):"Non weighted version of Focal Loss"def__init__(self,alpha=.25,gamma=2):super(WeightedFocalLoss,self).__init__()self.alpha=torch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()self.gamma=gamma ...
focal loss 公式: 可以看到,权重不再固定,而是与 label 和 pred 相关, 正样本预测的越准 p_t\rightarrow1 , 权重 (1 - p_t) 就越小。 参数 \gamma 控制权重的衰减程度。 代码 import torch from torch import Tensor import torch.nn.functional as F def naive_softmax_focal_loss( ...