classification_losses.append(cls_loss.sum()/torch.clamp(num_positive_anchors.float(), min=1.0)) 理解focal loss首先要理解交叉熵损失,简单来说,就是我们的预测是[0.02,0.01,...]这样的要和真实的标签[0,0,0,10,0,0,...]做交叉熵运算。而focal loss的思想是通过α,β来调节正负样本所占的权重。 ...
we are mining only those negatives that the model found hardest to identify correctly. In the context of object detection, where the vast majority of (绝大部分)predicted boxes do
Focal Loss是论文Focal Loss for Dense Object Detection中提出的损失函数,它基于二分交叉熵损失函数BCE的,针对的是二分类任务中正负样本不平衡问题。负样本多,正样本少将导致负样本占了损失的大部分,模型参数更新将偏向负样本,使模型训练出现偏差。 下式为正常的二分交叉熵损失函数: BCE(x,y)=−1N∑i=1Nyilog...
因此,作者对one stage和two stage目标检测器进行取长补短,提出了RefineDet,结构如下图所示,能实现比two stage检测器更高的精度,且能保持较好的运行效率。其中,主要由两个模块组成:anchor refiement module (ARM)和object detection module (ODM)。 ARM模块主要负责: 识别和移除负例锚点框,以此来为分类器减少搜索...
model= torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)in_features= model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_featuresmodel.roi_heads.box_predictor= FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) 这里不用构造 Loss,因为在 Faster RCNN 中已经构建了 Loss。在训练时,需要把 image ...
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章Focal Loss for Dense Object Detection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本(p比较大)回应较小的loss。 如论文中的图1, 在p=0.6时, 标准的CE然后又较大的loss, 但是对于FL就有相对...
目标检测(Object Detection)是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定目标,并确定其在图像中的位置。目标检测广泛应用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等领域。 洛秋_ 2024/07/22 2800 睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台 python存储图像识别 SSD是一种非常优秀的one-stage目...
因此可以得知,假设训练好后,还原到原图⽐例为如下公式: 注意以上公式上⾯的数值都是需要基于原图⽐例和特征图⽐例进⾏适当缩放,和yolo系列⼀样,所有的原图数值都需要缩放到对应的特征图尺度再进⾏计算的。 3. loss计算 (1) anchor⽣成
Semi-Supervised Object Detection Soft Teacher (ICCV'2021) 模块组件 Backbones Necks Loss Common VGG (ICLR'2015) ResNet (CVPR'2016) ResNeXt (CVPR'2017) MobileNetV2 (CVPR'2018) HRNet (CVPR'2019) Generalized Attention (ICCV'2019) GCNet (ICCVW'2019) Res2Net (TPAMI'2020) RegNet (CVPR'2020...
在了解什么是Focal Loss以及有关它的所有详细信息之前,我们首先快速直观地了解Focal Loss的实际作用。Focal loss最早是 He et al 在论文 Focal Loss for Dense Object Detection 中实现的。 在这篇文章发表之前,对象检测实际上一直被认为是一个很难解决...