COCO Loss

COCO Loss是一种用于大规模识别任务的损失函数,旨在增加同类样本间的特征相似度并减少不同类别的特征相似度。与Center Loss相比,COCO Loss在性能和计算复杂度上有优势。损失函数包括输入特征和中心特征的归一化、Cos距离计算及COCO Loss的定义。调整参数α对网络性能有显著影响,文章提供了选择α的建议,并提到了一些实践技巧,如特征中心的初始化和避免将特征规范化为1以解决数值梯度问题。

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2017NIPS: 《Rethinking Feature Discrimination and Polymerization for Large-scale Recognition》

Github项目主页: https://github.com/sciencefans/coco_loss

文章方法简称 congenerous cosine loss, “COCO Loss”,其目的同样是:

  • 拉近同类样本的特征(类内方差小)
  • 拉远不同分类样本的特征(类间方差大)

相较于早些时间的Center Loss, COCO Loss 的效果更好,同时计算复杂度上也有所降低。

1. 方法介绍

下面直接介绍该Loss的实际计算流程:

(1) 输入特征与中心特征归一化

\(\hat {f^{(i)}}=\frac{\alpha f^{(i)}}{|f^{(i)}|}\)

\(\hat c_k=\frac{c_k}{|c_k|}\)

其中, \(c_k\) 为第 \(k\) 类目标的特征中心,是可以学习的,总共有 \(K\)类。 \(f^{(i)}\) 表示输入特征,\(i=1,…,N\),即batch size为 \(N\)。 此外, \(\alpha\) 是一个对性能有重要影响的可调节参数,后面会介绍。

(2) 计算输入特征与每个特征中心的Cos距离

Cos距离的定义为

### COCO 数据集在计算机视觉中的应用 COCO(Common Objects in Context)是一个广泛应用于计算机视觉领域的大型数据集[^1]。它不仅提供了丰富的图像资源,还涵盖了多种标注信息,如目标检测框、分割掩码以及关键点等。这些特性使得 COCO 成为了研究对象识别、实例分割、人体姿态估计等多个任务的理想选择。 #### 长尾现象 COCO 数据集中展示了明显的 **长尾分布** 特征,即某些类别的样本数量远多于其他类别。这种不平衡性反映了现实世界中物体出现频率的真实情况,同时也给模型训练带来了挑战——如何有效处理稀有类别成为了一个重要课题。 #### 数据划分 针对不同的应用场景,COCO 提供了几种标准的数据拆分方式(Training Set/Validation Set/Test Dev),这有助于研究人员公平比较各自算法性能. 关于深度学习技术方面,在实际项目开发过程中可以借鉴已有的研究成果来优化自己的解决方案。例如通过迁移学习方法利用预训练好的神经网络结构比如MobileNetV2作为基础框架并对其进行微调操作以适应特定领域内的新分类需求[^3]. ```python import tensorflow as tf from tensorflow_hub import KerasLayer base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') for layer in base_model.layers[:-1]: layer.trainable = False new_output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation="sigmoid")(base_model.output) model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=new_output_layer) loss_fn = lambda y_true,y_pred: ... # Define your own weighted loss here. optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() model.compile(optimizer=optimizer ,loss=loss_fn ) ``` 上述代码片段展示了一个基于TensorFlow Hub加载预先训练完成的MobileNetV2模型,并调整其最后一层用于解决二元分类问题的例子.
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