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(1 - p_t)^γ log(p_t),其中p_t表示模型对正确类别的预测概率,α_t和γ分别为类别权重和调节因子。通过调节γ的值,可以控制损失函数的形状,使模型更加关注难分样...
3、FocalLoss 4、QFocalLoss 5、ComputeLoss类 5.1、init函数 5.2、build_targets 5.3、call函数 总结 前言 源码: YOLOv5源码. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. 这个文件是yolov5的损失函数部分。代码量不多,只有300多行,但却是整个项目最难,最精华的部分。另外,这个文件涉及到了损...
focal loss就是把CE里的p替换为pt,当预测正确的时候,pt接近1,在FL(pt)中,其系数$(1-p_t)^gamma$越小(只要$gamma>0$);简而言之,就是简单的样例比重越小,难的样例比重相对变大 - Rankings类型的损失 在这有两类,DR(Distributional Ranking) Loss和AP Loss - DR Loss, 分布排序损失, Qian et al., ...
注意BCE loss要求输入数据的取值范围必须在0~1之间。 从得到80*80网格的置信度损失值: 此外,我们称对应mask位true的预测框为正样本,对应mask为false的预测框为负样本,负样本肯定是远远多于正样本的,为了使训练更专注于正样本,后来Focal loss又被提了出来,我们在此暂时不细说,下篇文章再详细介绍吧。06 分类损失计...
这个损失函数被称为Focal Loss。 1. Focal Loss原理 Focal Loss是一种针对类别不平衡问题设计的损失函数。在目标检测任务中,正负样本比例通常很不均衡,这会导致模型对少数类别的预测效果较差。Focal Loss通过调整难易样本权重来解决这个问题。 具体来说,Focal Loss对易分类样本(即置信度高)给予较小的权重,对难分类...
与v1 Loss类似,主要分为三大部分:边界框坐标损失,分类损失和置信度损失。 边界框坐标损失 表示置信度,判断网格内有无物体。 与yolo v1的边界框坐标损失类似,v3中使用误差平方损失函数分别计算(x, y, w, h)的Loss,然后加在一起。v1中作者对宽高(w, h)做了开根号处理,为了弱化边界框尺寸对损失值的影响。
yolo系列的损失函数通常为三个部分。cls_loss[分类],obj_loss[置信度loss],loc_loss[box loss]. 前两者从代码中可以看到采用二分类交叉熵。【这里不说focalLoss】 self.balance可以理解为三个head部分的权重,即分配给小中大目标的权重[80*80head预测小目标,40*40预测中目标,20*20预测小目标]。
YOLOv5系列的解析中，损失函数部分是代码量虽少但至关重要的部分，约占300多行。这部分包含了计算损失、样本选择、平滑标签增强、Focalloss和QFocalloss等多种技术，深入理解这些技巧至关重要。1. 平滑标签策略通过smooth_BCE函数，实现分类/检测问题中的过拟合预防，其在ComputeLoss类的初始化和调用中都有...
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
4、QFocalLoss 5、ComputeLoss类 5.1、__init__函数 5.2、build_targets 5.3、__call__函数 总结 Reference 前言 源码: YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. ...