focal loss公式为:$F L ( p t ) = - ( 1 - p t )^\gamma \log ( p t )$,其中$pt$表示样本属于正类的概率,$\gamma$是一个可调节的超参数。 这个公式的提出是为了解决样本不均衡问题,特别是在目标检测任务中。由于正负样本的不均衡,一些传统的损失函数(如交叉熵损失)可能会偏向于样本数量多的类别...
Focal Loss公式如下: FL(p_t) = -α_t (1 - p_t)γlog(p_t) 其中,p_t是模型的预测概率,α_t是每个类别的权重,γ是一种可调整的参数,可用于控制低概率预测的影响。当p_t接近1时,FL接近0。当p_t接近0时,FL接近无穷大。因此,这种损失函数可用于缓解高置信度误差问题。 在实践中,Focal Loss可以...
上述关于\alpha-balanced 交叉熵的描述摘自论文,在focal loss之前,有一种关于均衡类别的技巧是使用类别权重的交叉熵,公式如下: CE(p, y)=-\alpha ylog(p)-(1-\alpha)(1-y)log(1-p) \\ 其中\alpha 是超参,为常数。一般类别的数量越多, \alpha 越小。 在物体检测中类别不均衡,指的是positive和negat...
//power_prob_ blob就是公式(1)中的第一项,log_prob_是第二项14loss -= power_prob_data[index] *log_prob_data[index];15++count;16}17} (3) focal_loss_layer.cpp中的Backward_cpu函数: 1for(inti =0; i < outer_num_; ++i) {2for(intj =0; j < inner_num_; ++j) {3//label4const...
之前在知乎上发表了基于pytorch的Focal Loss 以及在YOLOv2上的实验结果(点这)。由于实现Pytorch的一个自定义操作并不需要我们直接写实现梯度后传计算。但是我们本着严谨的方式,还是把Focal Loss的前向和后向进行数学化描述。本文的公式可能数学公式比较多。本文尽量采用分解的方式一步一步的推倒。达到能易懂的目的。
1.2 Focal Loss 定义 1.3. Focal Loss 例示 1.4. Focal Loss 求导 2. SoftmaxFocalLoss 求导 Focal Loss 损失函数: 3. Pytorch 实现 FocalLoss-PyTorch 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=0.25,gamma=2,size...
Focal Loss 前向计算 其中 是输入的数据 是输入的标签。 其中 Focal Loss后向梯度计算 为了计算前向公式(3)的梯度我们,首先计算单元 的导数。 计算计算 导数: 有了(4)和(5)我们就来对(3)进行推倒。 在(6)中把(4)(5)带入并合并整理就得到(7) ...
yolov8中的distribution focal loss公式 在Yolov8中,Distribution Focal Loss(DFL)被用于目标检测任务,其公式如下: DFL的目标是将框的位置建模成一个general distribution,使网络快速聚焦于与目标位置距离近的位置的分布。具体来说,DFL通过优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率,以交叉熵的形式,让网络更快地聚焦...
focal loss公式 FocalLoss公式是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。它基于交叉熵损失函数,但引入了一个额外的衰减因子,使得在处理难分类样本时可以更加关注。 Focal Loss公式如下: FL(p_t) = -α_t(1-p_t)γlog(p_t) 其中,p_t表示模型预测为正样本的概率,α_t表示类别t的样本数在总样本数中所占...
Distribution Focal Loss通过考虑不同类别目标的分布情况,对每个Anchor Box的损失进行惩罚或加权处理,以提高检测结果的准确性。 具体来说,DFL的公式可以表示为: L_cls = -(𝛼 * (1 - p_t)^𝛽 * log(p_t)) 其中,L_cls是分类损失,𝛼是平衡因子,𝛽是调整因子,p_t是预测概率。 在DFL公式中,𝛼...