Focal loss是对Cross Entropy函数的改进,该函数减少了简单样本损失权重,从而使网络更专注于困难样本损失。公式如下所示,其中p是真实类别值,p’是预测属于类别1的概率值。 复现代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defbinary_focalloss(Y_pred,Y_gt,alpha=0.25,gamma=2.
Focal loss是对Cross Entropy函数的改进,该函数减少了简单样本损失权重,从而使网络更专注于困难样本损失。公式如下所示,其中p是真实类别值,p’是预测属于类别1的概率值。 复现代码如下: defbinary_focalloss(Y_pred, Y_gt, alpha=0.25, gamma=...
1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较,然后再对所有像素求平均值。公式如下所示,其中p是真实类别值,p’是预测属于类别1的概率值。 该函数对每个类别都有相同权重,所以极易受到类别不平衡的影响。 复现代码如下: def binary_crossentropy(Y_pred, Y_gt): epsilon = 1.e-5 Y_...
focal Loss 是一种对 binary_crossentropy 的改进损失函数形式。它在样本不均衡和存在较多易分类的样本时相比 binary_crossentropy 具有明显的优势。 它有两个可调参数,alpha 参数和 gamma 参数。其中 alpha 参数主要用于衰减负样本的权重,gamma 参数主要用于衰减容易训练样本的权重。从而让模型更加聚焦在正样本和困难...
下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。 详见《如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection?》 https://www.zhihu.com/question/63581984 ...
自定义Focal Loss,一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式 它在样本不均衡和存在较多易分类的样本时相比binary_crossentropy具有明显的优势。 它有两个可调参数,alpha参数和gamma参数。其中alpha参数主要用于衰减负样本的权重,gamma参数主要用于衰减容易训练样本的权重。
下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。 详见《如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection?》 https://www.zhihu.com/question/63581984 ...
下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 它在样本不均衡和存在较多易分类的样本时相比binary_crossentropy具有明显的优势。 它有两个可调参数,alpha参数和gamma参数。其中alpha参数主要用于衰减负样本的权重,gamma参数主要用于衰减容易训练样本的权重。
self.bce_class = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE, label_smoothing=label_smoothing) def __call__(self, y_true, y_pred): iou_loss_all = obj_loss_all = class_loss_all = tf.zeros(1) balance = [4.0, 1.0, 0.4] if len(y_pred) == 3 else...
[8,16,32]self.ignore_iou_threshold=ignore_iou_thresholdself.num_classes=num_classesself.img_size=img_sizeself.bce_conf=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)self.bce_class=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE,label_...