损失函数 Focal Loss

最新推荐文章于 2024-08-21 18:05:55 发布
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分类专栏： 深度学习
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针对数据不平衡情况，提出一种能让模型快速收敛的损失函数。其主要思想就是添加一个一个抑制参数，使得在训练计算损失时，抑制容易分类的样本的权重，从而让模型能够重点学习辨别那些不易区分的样本。

 

1、Cross entropy

 

2、Balanced Cross Entropy

添加平衡参数alpha，优化正负样本数据不平衡情况。

 

3、Focal Loss

 添加抑制参数，重点学习不易分类样本。

Focal 损失，其中gamma大于等于0

实际应用中，使用的是带平衡参数alpha的Focal损失，如下：

平衡Focal 损失

损失函数解读 之 Focal Loss
黎国溥
01-24 2万+
前言 Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。 论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录 什么是正负样本极不平衡？ two-stage 样本不平衡问题 one-stage 样本不平衡问题 交叉熵 损失函数 Focal Loss 代码实现Pytorch 什么是正负样本极不平衡？ 目标检测算法为了定位目标会...
【学习】focal loss 损失函数
qq_46110320的博客
01-22 738
通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。
剖析 Focal Loss 损失函数： 消除类别不平衡+挖掘难分样本
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Focal Loss损失函数
Aced96的博客
08-26 3708
一、交叉熵损失函数原理 提示：本文仅为自己学习过程记录，借录了很多大佬的东西，仅供自己以后知识点翻阅使用。 1.信息量 信息的定义是用来消除随机不确定性的东西。也就是说衡量信息的大小是看信息消除不确定性东西的程度。信息量的大小与信息发生的概率成反比。 设某一时间发生的概率为P(x)，其信息量表示为： I(x)=−log(P(x))I(x)=-log(P(x)) I(x)=−log(P(x)) 其中I(x)I(x)I(x)表示信息量，这里logloglog表示以e为底的自然对数。 2.交叉熵 信息熵：也称为熵
深入剖析Focal loss损失函数
m0_56192771的博客
04-19 1万+
目标检测方法常常使用先验框提高预测性能，一张图像可能生成成千上万的先验框，但是其中只有很少一部分能匹配到目标(正样本)，而没有匹配到目标的先验框占大多数。这种情况造成了One-Stage目标检测方法的正负样本不平衡。 如下图所示，红色的先验框都没有匹配到目标，所以它们都属于负样本，只是图中间的黄色先验框匹配到目标，所以它们是正样本。显然，这里的正负样本严重失衡。 而对于two stage模型，比如Faster R-CNN这种two stage模型，第一阶段的RPN可以过滤掉很大一部分负样本，最终第二阶段的
【深度学习】Focal Loss 损失函数
AI小白的学习记录，欢迎交流~
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1. Focal Loss 介绍 Focal Loss 是一种专门设计用于处理类别不平衡问题的损失函数，特别是在目标检测任务中表现出色。它最早由 Facebook AI Research (FAIR) 提出的，在物体检测中，如 RetinaNet，解决了正负样本严重不平衡的问题。 论文链接：Focal Loss for Dense Object Detection 2. 背景 在许多实际应用中，如目标检测，类别不平衡是一个常见问题。例如，在一个图像中，背景（负样本）通常占据大多数，而目标物体（正样本）很少
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说说ce损失函数 focal loss损失函数 dice loss损失函数 lovasz损失函数这四个损失函数的含义，作用，应用场景
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03-08
### YOLOv8 中 Focal Loss 损失函数详解 ...此代码片段展示了如何创建自定义的 `FocalLoss` 类来计算给定输入张量之间的焦点损失值。注意这里还加入了可选的加权系数 α 来调整不同类别间的相对重要性[^3]。
yolov8改损失函数focalloss
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criterion = FocalLoss(alpha=config.get('alpha', 0.25), gamma=config.get('gamma', 2)) else: # 默认情况下继续沿用原有的损失方案... pass ``` 以上就是在YOLOv8中集成Focal Loss作为替代损失函数的大致过程...
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文章目录1、Focal Loss理解总结介绍RetinaNet 1、Focal Loss理解 总述 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的分辨率等方式达到提速，但是速度并没有质的提升。后者是指类似YOLO，SSD
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一、正负样本不均衡问题 Class Imbalance(正负样本不平衡) 带来的问题就是：样本中会存在大量的easy examples，且都是负样本(属于背景的样本)。这样，easy negative examples会对loss起主要贡献作用，会主导梯度的更新方向，网络学不到有用的信息，无法对object进行准确分类。 还有一个问题，为什么two stage不会有这样的问题呢或者为什么two stage没有one stage这么严重呢？ 因为，对于two stage来说，首先利用RPN产生region p
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Focal Loss损失函数是何凯明大神在RetinaNet网络中提出的，主要目的是为了解决one-stage目标检测中正负样本极不平衡的问题，下面我们来详细理解一下该函数。 背景 什么是正负样本极不平衡？ 目标检测算法为了定位目标会生成大量的anchor box，而一幅图中目标(正样本)个数很少，大量的anchor box处于背景区域(负样本)，这就导致了正负样本极不平衡 two-stage为什么可以避免样本极不平衡？ two-stage方法在第一阶段生成候...
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