Focal loss 背景:Focal loss本来是为了解决在one-step目标检测过程中,正样本和负样本极度不平衡导致模型无法正常训练的问题。正负样本比例小于1:1000。 原理:focal loss平衡易判断的样本和判断困难的样本之间的权重,将模型预测的很准的样本损失减小。计算公式: FL(pt)=(1−pt)γlog(pt)pt={p,yt=11−p,yt=...
Focal Loss Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡)的问题,实际可以使用的范围非常广泛,为了方便解释,还是拿目标检测的应用场景来说明 单阶段的目标检测器通常会产生高达100k的候选目标,只有极少数是正样本,正负样本数量非常不平衡。 我们在计算分类的时候常用的损失——交...
Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本。Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重αα和 样本难度权重调因子(modulating factor)(1−pt)γ(1−pt)γ,来减缓上述问题,提升模型精确。 一、技术背景 我们知道object detec...
以下Focal Loss=Focal Loss + Regress Loss; 代码来自:https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet 1importnumpy as np2importtorch3importtorch.nn as nn45defcalc_iou(a, b):6area = (b[:, 2] - b[:, 0]) * (b[:, 3] - b[:, 1])78iw = torch.min(torch.unsqueeze(a[:, 2], dim=...
Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失:
二、Focal loss 何凯明团队在RetinaNet论文中引入了Focal Loss来解决难易样本数量不平衡,我们来回顾一下。 对样本数和置信度做惩罚,认为大样本的损失权重和高置信度样本损失权重较低。 class FocalLoss(nn.Module): """ copy from: https://github.com/Hsuxu/Loss_ToolBox-PyTorch/blob/master/FocalLoss/FocalLos...
Focal Loss 是一种专门为类别不均衡设计的loss,在《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文中被提出来,应用到了目标检测任务的训练中,但其实这是一种无关特定领域的思想,可以应用到任何类别不均衡的数据中。 首先,还是从二分类的cross entropy(CE)loss入手: ...
inputs是模型的预测输出,targets是真实标签。我们首先使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算二值交叉熵损失函数并禁用了缩减操作,得到BCE_loss。然后,通过应用公式计算出Focal Loss,最后取平均值返回。 接下来,我们可以将定义好的Focal Loss应用于训练过程中。假设我们的模型为一个二分类的神经网络:...
PolyLoss为理解和改进常用的Cross-entropy loss、Focal loss提供了一个框架,如图1所示。它的灵感来自于Cross-entropy loss和Focal loss的基于(1−Pt)j泰勒展开式: 式中Pt为模型对目标类的预测概率。 3.1 Cross-entropy loss as PolyLoss 使用梯度下降法来优化交叉熵损失需要对Pt进行梯度。在PolyLoss框架中,一个...
FocalLoss公式是一种用于减少高置信度误差分类问题的损失函数,它可用于图像分类,目标检测和语义分割等任务。这种损失函数可以避免网络将所有预测都归结为负面类别,从而导致过度拟合。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...