在本节中,我们首先回顾单阶段检测器的原始Focal Loss [18](FL),用于学习密集分类得分。接下来,我们将详细介绍通过Quality Focal Loss(QFL)和Distribution Focal Loss(DFL)成功优化的改进表示方法,这些方法分别针对定位质量估计和边界框。最后,我们将QFL和DFL的公式总结为一个统一的视角,称为Generalized Focal Loss(G...
参考代码:https://github.com/RangiLyu/nanodet import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom .utils import weighted_loss@weighted_lossdef quality_focal_loss(pred, target, beta=2.0):r"""Quality Focal Loss (QFL) is from `Generalized Focal Loss: LearningQualified and Distr...
所以论文对Focal loss进行拓展,提出了GFL(Generalized Focal Los),能够处理连续值目标的全局优化问题。GFL包含QFL(Quality Focal Los)和DFL( Distribution Focal Los)两种具体形式,QFL用于优化难样本同时预测对应类别的连续值分数,而DFL则通过对预测框位置进行general分布的建模来提供更多的信息以及准确的位置预测。 总体...
Generalized Focal Loss (GFL) QFL和DFL可统一地表示为GFL,假定值$yl$和$y_r$的预测概率分别为$p{yl}$和$p{yr}$,最终的预测结果为$\hat{y}=y_l p{yl}+y_r p{y_r}$,GT标签为$y$,满足$y_l \le y \le y_r$,将$|y-\hat{y}|^{\beta}$作为缩放因子,GFL的公式为: GFL的全...
使用这种表示的时候,用到的标签是连续的,这样的话,Focal Loss就不适用了,于是,我们提出了Generalized Focal Loss,将Focal Loss扩展到了连续的场景中。 代码:https://github.com/implus/GFocal 1、介绍 物体检测的包围框的表示,现在一般用的是狄拉克分布。后来,为了预测框的质量,FCOS中引入了centerness的概念,用来...
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 论文:https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf 代码:https://github.com/implus/GFocal MMDetection官方收录地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/...
# 代码出自mmdetection@weighted_lossdefquality_focal_loss(pred, target, beta=2.0):"""Quality Focal Loss (QFL) is from Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection https://arxiv.org/abs/2006.04388 ...
为了高效地学习准确的预测框及其分布,论文对Focal loss进行拓展,提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss,包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示,DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看,GFL...
但是,之前的Focal Loss是为one-stage的检测器的分类分支服务的,它只支持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。因此,我们需要在保证Focal Loss此前的平衡正负、难易样本的特性的同时,又能支持连续数值。因此,作者泛化原始的Focal Loss ...
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 论文:https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf 代码:https://github.com/implus/GFocal MMDetection官方收...