paper:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2205/2205.12740.pdf作者认为以前的IoU损失都没有考虑角度问题,但框的角度确实可以影响回归,因此提出SIoU loss,其中SIoU使用4组cost组成见下: 角度损失 距离损失 形状损失 IoU损失 Angle cost Distance cost 可以看出,当 0时,Distance cost的贡献大大降低。相反, 越接...
# loss = info_nce_loss(dummy_embeddings, temperature=0.07) # print(f"InfoNCE Loss: {loss.item()}") 1.3 适用场景 InfoNCE 损失函数在以下场景中非常有效: 无监督/自监督学习:通过构建正负样本对来学习数据的通用表示。 检索任务:训练模型使得查询与相关文档/图片/文本的相似度更高,与不相关样本的相似度...
其向量第4 ,9位置值是0。 nooobj_loss只计算了这个些网格30维向量的4,9位置的损失值,其他位置都没用。对应上图中的橙色框。这样此部分的loss函数目标就是让预测值越接近0越好。符合了loss的目的了。 4、标注图像某位置无目标,预测为无==>无损失(不计算) 5、类别的损失函数计算,代码如下: class_loss = F...
计算InfoNCE 损失。 loss = infonce_loss(features). print(f"InfoNCE 损失值: {loss.item()}")。 6. 总结。 InfoNCE 损失函数为自监督学习提供了一种有效的方法,通过对比正样本和负样本的相似度,让模型能够自动学习到有用的特征。上面的代码实现简洁明了,方便在实际项目中使用。©...
1. InfoNCE loss公式 对比学习损失函数有多种,其中比较常用的一种是InfoNCE loss,InfoNCE loss其实跟交叉熵损失有着千丝万缕的关系,下面我们借用恺明大佬在他的论文MoCo里定义的InfoNCE loss公式来说明。 论文MoCo提出,我们可以把对比学习看成是一个字典查询的任务,即训练一个编码器从而去做字典查询的任务。假设已经...
infonce loss代码pytorch 文章目录 重点提示 使用场景 公式 数学背景 用法 重点提示 注意,PyTorch的Cross Entropy Loss与其它框架的不同,因为PyTorch中该损失函数其实自带了“nn.LogSoftmax”与“nn.NLLLoss”两个方法。因此,在PyTorch的Cross Entropy Loss之前请勿再使用Softmax方法!
损失函数为 InfoNCE loss: 其中,sim函数是余弦相似度。注意上式中,分母应该是不包含q和q自己的相似度的。聪明的你有没有发现,就像恺明大佬在MoCo里提到的,InfoNCE loss其实就是一个cross entropy loss,做的是一个k+1类的分类任务,目的就是想把q这个图片分到k+这个类,然后概率是它和k+的相似度。代码实现: ...
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解: yolov5中一共存在三种损失函数: 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(CIoU) 置信度损失obj_loss:计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。
def GlobalNCELoss(f, q, x, x_prime, c): """ 全局NCE损失函数 Args: f: torch.Tensor 用于模拟评分函数 q: torch.distributions.Distribution 表示噪声数据的分布 q(x) x: shape [batch] 表示真实数据 x_prime: shape [batch, k] 表示噪声数据 c: shape [batch] 表示上下文数据 """ # k: int...
在上述forward方法中,我们使用了交叉熵损失 (BCEWithLogitsLoss) 计算基础损失。然后计算pt和最终的 Focal Loss。 步骤6: 使用 Focal Loss 最后,我们实例化FocalLoss类并在训练模型时使用这个损失函数。 # 示例代码:使用 Focal Losscriterion=FocalLoss(alpha=1,gamma=2)inputs=torch.randn(3,requires_grad=True)...