Focal Loss是一种针对难易样本不平衡问题的损失函数。在目标检测任务中,易分样本(即置信度高的样本)对模型的提升效果较小,而难分样本(即置信度低的样本)则更为重要。Focal Loss通过降低易分样本的损失权重,增加难分样本的损失权重,使模型更加关注难分样本的训练。 公式Focal Loss的公式为:FL(p_t) = -α_t(...
FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
Focal Loss的设计是为了解决密集目标检测器训练中前景类和背景类之间极度不平衡的问题。定义为: 其中y∈{±1} 为ground-truth类,p∈[0,1] 为前景类的预测概率。如公式所示,调制因子((1−p)γ 为前景类和pγ 为背景类)可以减少简单样例的损失贡献,相对增加误分类样例的重要性。 因此,Focal Loss防止了...
Yolov5共有四种网络结构,每种网络深度和宽度上都不相同。 (1)Yolov5s可视化网络结构图:点击查看 (2)Yolov5m可视化网络结构图:点击查看 (3)Yolov5l可视化网络结构图:点击查看 (4)Yolov5x可视化网络结构图:点击查看 YOLOv5从入门到部署之:初识YOLOv5
简介:VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)(二) 4 损失函数 VFNet的训练是由以下的loss函数来监督的: 其中和分别为FPN每一级特征图上位置的c类IACS的预测和目标IACS。为GIoU损失,、和分别表示初始、细化和ground truth bounding box。用训练目标为加权,这是前景点的gt...
2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: 代码语言:python 代码运行次数:7 复制 Cloud Studio代码运行 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 By CSDN AI小怪兽 我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文,快来和我瓜分大奖!
Focal Loss 在边缘回归的过程中,不平衡训练样本的问题依然存在。训练样本可以根据是否包含目标类别分为正样本和负样本。一些传统的解决样本不平衡问题的方法是在训练过程中,在采样和重新加权困难样本,但是这种方法的效果并不显著。 在Focal Loss中,提出了一种方法,即容易识别的负样本占总损失的大部分,并且主导梯度。Fo...
❔Question hi~ when i used the focal loss(fl_gamma=1.5), the confidence of the prediction becomes very low(<0.5). Do I need to adjust the weights of the three losses? (hyp['box'] hyp['cls'] hyp['obj']) Additional context
本文提出学习IoU-aware classification score (IACS)用于对检测进行分级。为此在去掉中心分支的FCOS+ATSS的基础上,构建了一个新的密集目标检测器,称为VarifocalNet或VFNet。相比FCOS+ATSS融合了varifcoal loss、star-shaped bounding box特征表示和bounding box refinement 3个新组件。
2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: iou = ((iou - d) / (u - d)).clamp(0, 1) #default d=0.00,u=0.95 2.2 GIoU、DIoU、CIoU结合Focaler-IoU 2.3 Shape IoU结合Focaler-IoU YOLOv8独家原创改进:新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU,基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度,...