目标检测:Focal Loss

简介: 目标检测:Focal Loss

目标检测:Focal Loss

前言

在这里插入图片描述

Focal loss这个idea来源于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是为了解决正负样本、难易样本不平衡的问题。

Focal Loss

Cross Entropy

在目标检测任务中,在那个时期对类别普遍采用Cross Entropy,公式如下:
在这里插入图片描述
p为估计概率,化简为:
在这里插入图片描述

balanced Cross Entropy

为了解决正负样本不平衡的问题,引入了权重因子来平衡loss
在这里插入图片描述

Focal Loss Definition

上述公式解决了正负样本分配不均的问题,但此时比较好分类的样本主导了损失函数的梯度,于是便引入了以下参数用来削弱易分类样本的损失:
在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
7月前
|
计算机视觉
如何理解focal loss/GIOU(yolo改进损失函数)
如何理解focal loss/GIOU(yolo改进损失函数)
|
7月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv5改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
YOLOv5改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
1567 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
训练损失图(Training Loss Plot)
训练损失图(Training Loss Plot)是一种在机器学习和深度学习过程中用来监控模型训练进度的可视化工具。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标,训练损失图展示了模型在训练过程中,损失值随着训练迭代次数的变化情况。通过观察损失值的变化,我们可以评估模型的拟合效果,调整超参数,以及确定合适的训练停止条件。
1217 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。
206 1
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
|
7月前
|
机器学习/深度学习
损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss
损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss
148 2
|
7月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
517 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv8改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
YOLOv8改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
305 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss
多分类交叉熵就是对二分类交叉熵的扩展,在计算公式中和二分类稍微有些许区别,但是还是比较容易理解
1439 0
Focal Loss升级 | E-Focal Loss让Focal Loss动态化,类别极端不平衡也可以轻松解决(二)
Focal Loss升级 | E-Focal Loss让Focal Loss动态化,类别极端不平衡也可以轻松解决(二)
204 0
|
数据可视化 计算机视觉 异构计算
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)(二)
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)(二)
381 1