Focal

Focal loss 原理及keras实现

一、keras原理focalloss就是在cross_entropy_loss前加了权重，让模型注重于去学习更难以学习的样本，并在一定程度上解决类别不均衡问题。在理解focalloss前，一定要先透彻了解交叉熵crossentropy。1、Crossentropy交叉熵部分的内容来自博客，对交叉熵写的很详细，深入浅出。感谢该博主1）信息熵H（x）一个随机变量的信息量，直观上去感受就是发生概率下的时
Fron Suk·2020-07-04 07:14

Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）读书笔记

照例是先翻译，再介绍。FocalLossforDenseObjectDetectionAbstractThehighestaccuracyobjectdetectorstodatearebasedonatwo-stageapproachpopularizedbyR-CNN,whereaclassifierisappliedtoasparsesetofcandidateobjectlocations
Christine__xu·2020-07-04 05:38

《Focal Loss for Dense Object Detection》论文阅读总结

论文：《FocalLossforDenseObjectDetection》信息：RBG和Kaiming大神在ICCV2017年的大作论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002最近才读到这篇文章，发现自己之前的paper的idea在方向上与这篇论文有些类似，不过解决办法和对问题的理解上不得不感叹凯明大神他们的高明，难以望其项背。而自己一直做的回归问题，毕竟回归问题和分
洋葱水墨·2020-07-04 04:20

论文阅读-《Focal Loss for Dense Object Detection》

FAIR.ICCV2017OralKaimingHe&RBG1.Motivation一直以来，one-stagedetector都以快著称，yolo刚发布的时候表明了是主打速度的，但是这些one-stagedetector的精度要比two-stagedetector，比如fasterrcnn差不少。本文的目的就是为了探讨为什么one-stagedetector相比two-stagedetector
yj_isee·2020-07-04 04:26

【Focal Loss】 Focal Loss for Dense Object Detection 论文解读

FocalLoss通过在CrossEntropy的基础上引入一个项，此项可以减小well-classified目标的在总loss中占的比例，使得模型更加关注那些难分类的目标。Abstract目前为止，精度最高的目标检测模型仍然是RNN那一套two-stage的方法，One-stage的方法虽然简单、速度快但是精度上与two-stage的方法差不少。作者认为前景和背景类别的极端不平衡是主要原因。为了
懂懂懂懂懂懂懂·2020-07-04 02:57

Focal Loss for Dense Object Detection解读与tensorflow实现

1、Motivation在目标检测领域，有两种网络结构：第一种是one-stagedetector第二种是two-stagedetector最开始出现的detector都是two-stage，比如RCNN、FastRCNN、FasterRCNN的proposalbox的思想。one-stagedetector的出现稍微晚一些，代表作当属YOLO系列，youonlylookonce，速度的确比fas
懂懂懂懂懂懂懂·2020-07-04 02:57

[论文笔记]Focal Loss for Dense Object Detection

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002解决问题：提出一种新的损失函数：focalloss。该函数通过减少容易分类的样本的权重，使得模型在训练时更专注难分类的样本，从而改善样本的类别不均衡问题，改善模型的优化方向。难分类样本：举例说明：假设一个二分类，样本x1属于类别１的概率pt=0.9，样本x
chenqin's blog·2020-07-04 02:43

[论文阅读] Focal Loss for Dense Object Detection

arxiv:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf何凯明homepage:http://kaiminghe.com/paper写得很好，可以多读。1.解决的问题：在稠密目标检测中，产生的目标候选区域中正负样本数量悬殊，大部分都是对loss没有贡献的easybackgroundexample.很容易进行分类。2.相关paper:R-CNNOverFeatYOLOSS
oneTaken·2020-07-04 02:05

《Focal Loss for Dense Object Detection》论文阅读笔记

FocalLossforDenseObjectDetectionRetinaNet--BestStudentPaperAwardatICCV2017paper：ICCV2017arxivGitHub：https://github.com/facebookresearch/Detectronstate-of-the-artobjectdetection存在两种方案：two-stage和one-sta
zhangbin0917·2020-07-04 01:56

Focal Loss for Dense Object Detection论文笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf先复制一篇别人翻译好的：1.简介现在最高精度的目标识别方法是从R-CNN推广的two-stages的方法。它是在candidateobjectlocations的稀疏集合上面用了分类器。与之相反的，one-stage的方法是用在可能的objectlocations上面做常规、密集采样，它具有更快速、更简单的特点，但是
冯爽朗·2020-07-04 00:10

Focal Loss for Dense Object Detection论文详解

《FocalLossforDenseObjectDetection》发表于ICCV2017代码地址：caffe2实现：https://github.com/facebookresearch/Detectronkeras实现：https://github.com/fizyr/keras-retinanet文章思路：作者思考，目前two-stage的检测方法能够达到较高的精度，而one-stage虽然
Michaelliu_dev·2020-07-04 00:43

论文RetinaNet ：Focal Loss for Dense object Detection阅读笔记

论文RetinaNet<>阅读笔记1.摘要迄今为止最高精度的对象检测器基于由R-CNN推广的two-stage方法，其中分类器应用于稀疏的候选对象位置集。相比之下，在可能的物体位置的规则，密集采样上应用的one-stage探测器具有更快和更简单的可能性，但迄今为止已经落后于two-stage探测器的精度。在本文中，我们调查为什么会这样。我们发现在密集探测器训练过程中遇到的极端前景-背景类不平衡是其
lanpangshi·2020-07-04 00:09

交叉熵损失、Focal loss

交叉熵就是—标签乘以logpi求和y就是标签0/1，当属于这一类的时候就是1。Loss越大越容易收敛，太小不好收敛。Focalloss作用：解决类别不平衡问题，对困难样本的损失分配比较大的权重负样本数量太大，占总的loss的大部分，而且多是容易分类的，因此使得模型的优化方向并不是我们所希望的那样。首先为了控制正负样本的权重，可以在loss前加一个系数，比如但是，这样只能控制正负样本的权重，但是不饿
Better-1·2020-07-03 11:00

PCL学习：深度图像-点云到深度图变换与曲面重建

(constPointCloudType&point_cloud,intdi_width,intdi_height,floatdi_center_x,floatdi_center_y,floatdi_focal_length_x
JoannaJuanCV·2020-06-30 13:42

目标检测focal loss 和 loss rank mining笔记

focalloss参考https://blog.csdn.net/qq_34564947/article/details/77200104α是控制类别不均衡，对属于少数类别的样本，增大αγ是区分样本识别难易lossrankminingpaper:https://arxiv.org/pdf/1804.04606.pdf图1和图2分别是two-stagemodel和one-stagemodel图3是两
xiaozhshi·2020-06-30 01:03

Disparity（视差）简单解释

在研究双目深度图估计时，经常会使用D=B×f/d（D：Depth,B:Baseline,f:focal,d:disparity）这个公式，从视差推理出深度，那么这里的d到底怎么理解？
一个勤奋爱写笔记的好菇凉·2020-06-28 23:50

Focal Loss

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002优化版的MXNet实现：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNetRBG和Kaiming大神的新作。我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-
AI之路·2020-06-27 09:26

多分类focal loss及其tensorflow实现

之前在做一个分类的任务，受师兄指点，知道了这样一个损失，但是笔者的实验结果并不是很好，反而和过采样的结果相比略有下降，但是权当学习了focalloss是何凯明大神在论文：FocalLossforDenseObjectDetection中提出来用于目标检测任务的，但是本质也还是分类任务，所以就尝试把focalloss用在多分类任务上。focalloss的形式如下：可以看到这里有两个超参，是用来平衡样
EricKei·2020-06-25 15:32

focal-loss的keras实现

1.总述Focalloss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Focalloss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。对于负样本而言，输出概率越小则损失越
独孤金泽·2020-06-25 10:06

YOLO v3采用focal_loss 效果看法

YOLOv3采用focal_loss效果拙见，不对的地方欢迎指正论文里，yolov3里一个gt只分配给一个最高iou的predictanchor，不是最高，如果iou高于阈值，就忽略这个预测，对于小于阈值的
行*云·2020-06-25 08:50

焦点与焦距 (focal point, focal length)

焦点（focalpoint、focus）：对于一个理想透镜而言：远处的物体可以近似地看成时位于无限远处。该无限远处的物体上任何一点发出的到达理想透镜的光线，可以看成是平行光。所谓“光轴”就是一条垂直穿过理想透镜中心的光线。与光轴平行的光线射入凸透镜时，理想的凸镜应该是所有的光线会聚在透镜后面一点上，这个会聚所有光线的一点，就叫做焦点。例如使用放大镜将太阳光聚光后，形成最小点的就是焦点。焦点一定在光
Paul_0920·2020-06-25 03:19

关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结

最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用．首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别：sigmoid激活函数：p(x)=11+exp(x)
liuqiang3·2020-06-24 06:54

堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法

作者：白将编辑：田旭01概述训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡，特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案（见综述ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview）：一是hardsampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被选择的样本才计算loss，一般会倾向选择一些难负例样本，比如OHEM；另外一类方法是softsam
l7H9JA4·2020-06-24 02:49

丰田汉兰达音响改装 A柱倒模三分频 盐城道声

改装配置：音响：劲浪165AS同轴、悠扬三分频倒模：A柱倒膜功放：英国CVAB804电容：哈曼卡登电容法国FOCAL劲浪165AS套装喇叭，带有可调节分频器，具有大功率高性能控制，失真较小，信号
盐城道声小邱·2020-06-23 18:37

堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法

训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡，特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案（见综述ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview）：一是hardsampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被选择的样本才计算loss，一般会倾向选择一些难负例样本，比如OHEM；另外一类方法是softsampling方法，选择所有样本
c2a2o2·2020-06-22 19:31

keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍

如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy'是keras自带的度量函数。
·2020-06-22 18:41

OHEM，Batch Hard（识别乱入），Focal Loss

一些别人总结的FasterR-CNN后续改进：[目标检测]FasterR-CNN深入理解&&改进方法汇总FasterR-CNN改进篇（一）：ION●HyperNet●MSCNNTrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMining最好先阅读之前博文：TensorflowobjectdetectionAPI源码阅读笔记：RPN知乎
Wayne2019·2020-06-22 08:46

深度学习方法（十九）：一文理解Contrastive Loss，Triplet Loss，Focal Loss

文章目录1.ContrastiveLoss(对比loss)2.TripletLoss（三元loss）3.FocalLoss[5]3.1引申讨论：其他形式的FocalLoss参考资料本文记录一下三种常用的lossfunction：ContrastiveLoss，TripletLoss，FocalLoss。其中前面两个可以认为是rankingloss类型，FocalLoss是针对正负样本极其不均衡情况
大饼博士X·2020-06-21 14:49

LR A Simplified Active Calibration Algorithm for Focal Length Estimation

Abstract提出计算焦距的方法.通过数学推导,我们体现说在每个方向上的焦距可以用一点匹配(一个图和一个退化的旋转的图)来估计.通过建立两张图(有一点点的panning和tilting),我们的SAC可以计算相机的焦距.1.Introduction传统的标定需要,例如格子/棒子/LEDs等标定物体.带来的问题是相机**只能离线标定,而且在可控的环境.**[9,7]提出了自标定,使用了多帧图像的匹
四积阴功五读书·2020-05-12 13:00

stitch360: Autopano Giga Basics - Stitching Tools (Pt3)

YawPitchRoll：我猜测这个就是pano所指向的选择Focal：这个看起来通常是选择优化选项Distortion：选择优化顺序，感觉这个是针对不同图象，由远及近的选
Zonlily·2020-03-29 16:18

目标检测 | RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题，提出能根据loss大小自动调节权重的focalloss，使得模型的训练更专注于困难样本。同时，基于FPN设计了RetinaNet，在精度和速度上都有不俗的表现论文:FocalLossforDenseObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002论文代码：https://github.
晓飞的算法工程笔记·2020-03-26 18:00

这耳机够买100台iPhone X。网友：这钱干嘛不买房

法国顶级音箱厂商Focal今年推出的Utopia乌托邦（黄金限量版）耳机直接将iPhoneX的（售价）秒成了渣渣——哪怕是iPhoneX最“割肾”的256G版本。
发烧老猫·2020-03-20 06:59

江门15年音响改装老店 锐志汽车音响改装不再等待，即时享受通透人声音乐

丰田锐志改装法国劲浪“FOCAL配置清单:前声场：
雅声汽车音改·2020-03-15 08:29

如何处理数据不均衡问题-Focal Loss

gamma>0使得减少易分类样本的损失。使得更关注于困难的、错分的样本。加入平衡因子alpha，用来平衡正负样本本身的比例不均：文中alpha取0.25，即正样本要比负样本占比小，这是因为负例易分。https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.htmlhttps://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019
dreampai·2020-02-25 11:06

居然是个小清新 FOCAL Spirit One使用体验

而当我看到劲浪，也就是FOCAL的头戴式耳机SpiritOne那风骚的外形设计以及厚实的轮胎耳罩，加上算是比较潮流的
馮偉文·2020-02-17 11:30

损失函数：Focal Loss

一、正负样本不均衡问题ClassImbalance(正负样本不平衡)带来的问题就是：样本中会存在大量的easyexamples，且都是负样本(属于背景的样本)。这样，easynegativeexamples会对loss起主要贡献作用，会主导梯度的更新方向，网络学不到有用的信息，无法对object进行准确分类。还有一个问题，为什么twostage不会有这样的问题呢或者为什么twostage没有one
那年聪聪·2020-02-08 17:20

惊艳之作：美国甜水网主编为您推荐Focal Trio 11 Be音箱

这次，甜水网主编MitchGallaghar先生亲自为大家介绍并推荐Focal最新的旗舰专业监听音箱Trio11Be。
少壮不努力老大卖乐器·2020-02-08 01:08

Ubuntu跨版本安装软件

查看软件包信息首先到packages.ubuntu.com查询goldendict，发现在focal(20.04)的源里有更新的版本，很可能解决了这个bug。因此最简单的解决办法就
HelloGrub·2020-02-02 13:00

【CV论文笔记】Focal Loss for Dense Object Detection（Focal Loss 理解）

本文主要用于介绍各路大神（包括rbg,kaiminghe等）于2017年提出的适用于目标领域的一种新的损失函数。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002github主页：https://github.com/facebookresearch/Detectronrbg大神个人主页：http://www.rossgirsh
蘑菇轰炸机·2020-02-01 13:51

Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例

我就废话不多说了，直接上代码吧！importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#支持多分类和二分类classFocalLoss(nn.Module):"""ThisisaimplementationofFocalLosswithsmoothlabelcrossentropysupportedwhich
Kingslayer_·2020-01-14 14:26

样片上新丨<Focal&Bébé>带你定格不一样的童年

童年的美好就在于孩子的生活从不在别处他们懂得认真对待当下的每一刻发现那份触手可及的快乐2018NEWTHEMEFocalBebe更多精彩主题续更新最小资的影棚，高大上的设备，还有专业的摄影团队！2018新品，简直美翻了整个宝宝圈！如果你正在寻找可以记录美好的地方，可以来这里~毕竟是让那么多宝爸宝妈疯狂打call的地方哦~自然光铺开一条通往清新的捷径不需要任何滤镜的渲染，献给最爱的baby。宫廷袖的
马吉玉·2020-01-07 21:26

目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA

GitHubCSDN1.前言目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种:one-stage和two-stage方法。two-stage方法分为两步，第一步为候选区域生成阶段(Proposalstage),通过如SelectiveSearch、EdgeBoxes等方法可以生成数量相对较小候选目标检测框；第二步为分类与回归阶段，对第一阶段生成的CandiateProposal进行分类和位置
MaosongRan·2020-01-07 03:37

处理样本不平衡LOSS—Focal Loss

Focal是动词Focus的形容词形式，那么它究竟Focus在什么地方呢？(详细的代码请看Gitee)。1交叉熵1.1交叉熵损失（CrossEntr
EndlessCoding·2020-01-06 11:00

论文阅读|Focal loss

原文标题：FocalLossforDenseObjectDetection概要目标检测主要有两种主流框架，一级检测器（one-stage）和二级检测器（two-stage）,一级检测器，结构简单，速度快，但是准确率却远远比不上二级检测器。作者发现主要原因在于前景和背景这两个类别在样本数量上存在很大的不平衡。作者提出了解决这种不平衡的方法，改进了交叉熵损失，使其对容易分类的样本产生抑制作用，使得损失
wupeng1131·2020-01-03 12:00

pytorch实现focal loss的两种方式小结

我就废话不多说了，直接上代码吧！importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariable'''pytorch实现focalloss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务)在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题，假设加上背景类别共有6个类别'''defcompute_class_w
WYXHAHAHA123·2020-01-02 09:19

法派蓝牙入耳来袭，劲浪FOCAL SPARK耳机初体验

提及在HiFi圈声名全球的法国顶级音响品牌劲浪FOCAL，相信旗下的Hi-end级退烧神器“乌托邦”系列音响一直令无数的烧友所神往。
猴的光影·2019-12-29 09:58

【转载】Focal Loss理解

https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html1.总述Focalloss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Focalloss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：y'是经过激活函数的输出，所以在0-
dopami·2019-12-26 06:41

Focal Loss for Dense Object Detection解读

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FasterRCNN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
张磊_0503·2019-11-29 11:39

Focal Loss 损失函数简述

FocalLoss摘要FocalLoss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题，如目标检测中大量简单的background，很少量较难的foreground样本。FocalLoss通过修改交叉熵函数，通过增加类别权重\(\alpha\)和样本难度权重调因子(modulatingfactor)\((1-p_t)^\gamma\)，来减缓上述问题，提升模型精确。一、技术背景我们知道obj
achun_haha·2019-11-20 20:00

首发 | 何恺明团队提出 Focal Loss，目标检测精度高达39.1AP，打破现有记录

翻译|AI科技大本营（rgznai100）参与|周翔，尚岩奇他可谓神童。2009年，在IEEE举办的CVPR大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“DeepResidualLearnin
AI科技大本营·2019-11-05 09:23
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