将focal loss添加到你的网络框架当中（caffe 版本）

最新推荐文章于 2025-04-10 16:22:54 发布

xiaovv66

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分类专栏：目标检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wei_guo_xd/article/details/79065332

版权

本文介绍如何将Focal Loss这一损失函数整合到Caffe深度学习框架中，以解决类别不平衡问题，提升模型训练效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

 
 1. 
 https://github.com/Longqi-S/Focal-Loss 
 下载focal-loss-master.zip 

 
 2.解压focal-loss-master.zip，得到softmax_focal_loss_layer.cpp, softmax_focal_loss_layer.cu和 softmax_focal_loss_layer.hpp 

 
 3.将softmax_focal_loss_layer.hpp放到caffe-master/include/caffe/layers里面 

 
 4.将softmax_focal_loss_layer.cpp, softmax_focal_loss_layer.cu放到caffe-master/src/caffe/layers里面 

 
 5.修改caffe-master/src/caffe/proto/caffe.proto文件 

 
 参考 
 http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/51322976<

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专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。

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从该包中可以了解到，开发者可能已经将Focal Loss这一损失函数以Caffe层（Layer）的形式实现出来，这为深度学习研究者和工程师提供了一个可以直接在Caffe框架中使用的Focal Loss层。 ### 4. Focal Loss的使用方法 ...

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读Focal Loss for Dense Object Detection这篇论文做的一个总结讲解ppt

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一、背景目标检测可分为两阶段和一阶段算法两种，两种类别各有优缺点。两阶段算法包含候选区域生成阶段和分类阶段，区域生成阶段负责生成候选区域，并过滤掉大部分的背景区域，虽然对训练效率大打折扣，但前景区域提取的相对准确，且前景和背景比例基本协调，精度因此一般很高。一阶段算法省去了候选区域生成阶段，因此效率很高，但是基于滑动窗口的方式生成了大量的候选区域，导致背景区域数量显著多于前景区域，背景区域相对前景区域更容易区分，在大量容易区分的背景区域上进行模型训练无法捕捉到有效的分类信......

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focal loss的整体理解 focal loss 是一种处理样本分类不均衡的损失函数，它侧重的点是区分样本是否容易辨认，即给容易区分的样本添加较小的权重α1\alpha_1α1，给难分辨的样本添加较大的权重α2\alpha_2α2.那么，损失函数的表达式可以写为： Lsum=α1×L易区分+α2×L难区分L_{sum}=\alpha_1\times L_{易区分}+\alpha_2\times L_{难区分}Lsum=α1×L易区分+α2×L难区分因为α1\alpha_1α1小而α2\

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论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 Focal Loss这篇文章是He Kaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章，详细的论文地址在上面，这里记录下我学习过程，下面我参考的几篇博客 Focal Loss Focal Loss论文阅读 - Focal Loss for Dense Object Detection 如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense

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1. 总述 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。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对...