Focal loss 参考理解

最新推荐文章于 2024-08-21 18:05:55 发布
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Focal Loss是一种针对one-stage目标检测任务设计的损失函数，其主要目的是缓解训练过程中正负样本比例悬殊的问题。通过降低简单负样本的权重，Focal Loss更专注于难例的学习，从而提升模型对小目标和复杂场景的检测性能。

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一、Focal loss 目的

Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。

参考：Focal Loss理解 - 三年一梦 - 博客园

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