1、多尺度:借鉴FPN网络通过自下而上、自上而下的特征提取网络,并通过无代价的横向连接构建增强特征提取网络,利用不同尺度的特征图检测不同大小的目标,利用了底层高分率的特征图有效的提高了模型对小尺度目标的检测精度 2、样本不平衡:引入Focal Loss用于候选框的【类别预测】,克服正负样本不平衡的影响及加大困难样本...
alpha = alpha # 参数alpha 用于平衡正负样本个数不均衡的问题 # self.reduction: 控制FocalLoss损失输出模式 sum/mean/none 默认是Mean self.reduction = loss_fcn.reduction # focalloss中的BCE函数的reduction='None' BCE不使用Sum或者Mean self.loss_fcn.reduction = 'none' # 需要将Focal loss应用于每一个...
论文:Focal Loss for Dense Object Detection 主要优点 1、多尺度:借鉴FPN网络通过自下而上、自上而下的特征提取网络,并通过无代价的横向连接构建增强特征提取网络,利用不同尺度的特征图检测不同大小的目标,利用了底层高分率的特征图有效的提高了模型对小尺度目标的检测精度 2、样本不平衡:引入Focal Loss用于候选框...
论文:Focal Loss for Dense Object Detection 主要优点 1、多尺度:借鉴FPN网络通过自下而上、自上而下的特征提取网络,并通过无代价的横向连接构建增强特征提取网络,利用不同尺度的特征图检测不同大小的目标,利用了底层高分率的特征图有效的提高了模型对小尺度目标的检测精度 2、样本不平衡:引入Focal Loss用于候选框...
self.alpha=alpha # 参数alpha 用于平衡正负样本个数不均衡的问题 # self.reduction: 控制FocalLoss损失输出模式 sum/mean/none 默认是Mean self.reduction=loss_fcn.reduction # focalloss中的BCE函数的reduction='None'BCE不使用Sum或者Mean self.loss_fcn.reduction='none'# 需要将Focal loss应用于每一个样本之...
yolo v3三种不同尺度的输出,一共产生了(13*13*3+26*26*3+52*52*3)=10647个预测框。 这个10647就是这么来的。 最终Loss采用和的形式而不是平均Loss, 主要原因为预测的特殊机制, 造成正负样本比巨大, 尤其是置信度损失部分, 以一片包含一个目标为例, 置信度部分的正负样本比可以高达1:10646, 如果采用平...
对于小目标检测,我们可以选择适合小目标的损失函数,以达到更好的检测效果。一般来说,常用的损失函数有Focal Loss、CIoU Loss和GIoU Loss等。其中,Focal Loss可以有效解决样本不均衡问题,CIoU Loss可以更好地适应小目标的检测需求,GIoU Loss则可以更好地提高检测精度。
其中,Focal Loss 可以有效解决样本不均衡问题,CIoU Loss 可以更好地适应小目标的检测需求,GIoU Loss 则可以更好地提高检测精度。 yolov5 小目标 参数 yolov5 小目标 参数 Yolov5 是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以在图像中快速 准确地检测出各种目标。在实际应用中,我们经常需要检测一些小 目标,比如小动物...
此外,YOLOv8在损失函数上也进行了创新,采用了Distribution Focal Loss和CIoU Loss。Distribution Focal Loss对于不平衡数据分布具有更好的鲁棒性,它能够减少易分样本对损失函数的贡献,更专注于难以识别的样本。CIoU Loss则更加关注边界框的几何精度,不仅考虑了预测框和实际框的重叠面积,还考虑了它们的中心点距离和形状相...
self.alpha=alpha # 参数alpha 用于平衡正负样本个数不均衡的问题 self.reduction=loss_fcn.reduction # self.reduction:控制FocalLoss损失输出模式 sum/mean/none 默认是Mean # focalloss中的BCE函数的reduction='None'BCE不使用Sum或者Mean # 需要将Focal loss应用于每一个样本之中 ...