Loss：Focal Loss for Dense Object Detection

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分类专栏： 《AI与SLAM论文解析》 文章标签： 人工智能 損失函數
于 2024-10-14 21:42:45 首次发布
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3. 焦点损失（Focal Loss）

焦点损失（Focal Loss）旨在解决单阶段目标检测场景中训练时前景和背景类别之间的极端不平衡问题（例如，1 : 1000）。我们从二元分类的交叉熵（CE）损失开始引入焦点损失：
C E ( p , y ) = { −

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Focal Loss for Dense Object Detection
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06-29 1292
论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002 摘要   迄今为止，最高精度的物体检测器是基于由R-CNN推广的two-stage方法，其中分类器被应用于候选物体位置的稀疏集合。相比之下，在可能的物体位置的规则密集采样中应用的单级检测器具有更快和更简单的潜力，但是迄今为止已经落后于两级检测器的精度。在本文中，我们调查为什么会出现这种情况。我们发现在密集检测器的训练过程中遇到的极端前景-背景类不平衡是主要原因。我们建议通过重塑标准交叉熵损失来解决这种类别不平衡，这样它就降低了分配给
[AutoAssign]AutoAssign: Differentiable Label Assignment for Dense Object Detection
Ah丶Weii
12-30 436
文章目录1. Motivation2. Contribution3. Method3.1 Prior-level : Center Weighting3.2 Instance-level: Confidence Weighting3.2.1 Classification confidence3.2.2 Joint confidence indicator3.3.3 Positve weights3.3.4 Negative weights3.3.5 Loss function 文中对于Label; Ass
Focal loss论文详解
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11-07 9452
Focal Loss for Dense Object Detection ICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。 论文目标 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...
【Focal Loss】《Focal Loss for Dense Object Detection》
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ICCV-2017 【AI Talking】Focal Loss ICCV2017 现场演讲（Tsung-Yi Lin） 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions / Innovations3 Related Work4 Method4.1 Focal Loss Definition4.2 RetinaNet De...
Focal loss:Focal Loss for Dense Object Detection
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07-15 162
论文链接: https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 目标识别有两大经典结构: 第一类是以Faster RCNN为代表的两级识别方法，这种结构的第一级专注于proposal的提取，第二级则对提取出的proposal进行分类和精确坐标回归。两级结构准确度较高，但因为第二级需要单独对每个proposal进行分类/回归，速度就打了折扣；目标识别的第二类结构是以YOLO和SSD为代表的单级结构，它们摒弃了提取proposal的过程，只用一级就完成了识别/回归，虽然速度较快但准确率远
focal loss for dense object detection
03-16
Focal loss是用于密集目标检测的损失函数。它主要用于解决分类器对背景类和目标类的不平衡问题，即解决分类器对背景类的过度拟合问题。Focal loss通过引入焦点系数来降低对背景类的损失贡献，从而提高模型对目标类的...
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