FocalLoss

【Focal Loss】Focal Loss理解

文章目录1Focalloss解决什么问题1.1正/负样本定义1.2易/难分类样本定义1.3怎么解决呢？
寻找永不遗憾·2023-01-10 10:16

一文读懂Focalloss

最近有人问我focalloss是什么原理，看不懂，大多数网文看了还更朦胧，于是我抽空整理了一篇文章帮助大家理解。Focalloss解决了什么问题？降低易分样本权重、增加难分样本的权重训练。
三颗心123·2023-01-10 10:46

focalloss，diceloss 知识点总结

一focalloss1.什么是focalloss，用来干嘛Focalloss最早是Heetal在论文FocalLossforDenseObjectDetection中实现的。
啥也不会就会混·2023-01-10 10:45

损失函数解读 之 Focal Loss

前言Focalloss是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习的问题。
一颗小树x·2023-01-10 10:44

常用loss函数总结篇

分割任务的losspixel-level把分割问题看做对每个点的分类，通常是crossEntropy的改进包括CE，wCE，focalloss等focalloss使难分样本的权重大。
键盘敲坏了·2023-01-09 20:55

目标检测常见知识点

文章目录1、常见目标检测结构2、四种需要知道的特征金字塔网络3、FocalLoss4、FCOS5、YOLOXbeatYOLOv56、VFnet7、YOLOrealtime:modelforedgedevices8
牛andmore牛·2023-01-09 17:46

目标检测算法综述—— One-Stage方法

YOLOV12.4、YOLOV22.5、YOLOV32.6、RetinaNet研究背景主要贡献二分类的交叉熵损失（cross-entropyloss）平衡的交叉熵（BalancedCrossEntropy）焦点损失(FocalLoss
ChaucerG·2023-01-08 07:13

RetinaNet算法笔记

RetinaNet算法笔记1.核心思想1.1focalloss损失1.2简单的网络结构2.网络结构2.1backbone网络2.2FPN网络2.3head网络2.3.1分类子网络2.3.2回归子网络3.
ckq3·2023-01-05 12:26

Focal loss 损失函数详解

Focalloss目前目标检测的算法大致分为两类，OneStage、TwoStage。
无能者狂怒·2023-01-04 13:52

何恺明Focal Loss改进版！GFocal Loss：良心技术，无cost涨点

FocalLoss是为one-s
Tom Hardy·2023-01-03 06:27

Focal Loss改进版 GFocal Loss

FocalLoss升级：FocalLoss升级：让FocalLoss动态化，类别极端不平衡也可以轻松解决_jacke121的专栏-CSDN博客https://github.com/implus/GFocal
AI视觉网奇·2023-01-03 06:24

神经网络损失函数汇总

（2）categorical_crossentropy损失函数（3）sparse_categorical_crossentropy（4）平衡交叉熵函数(balancedcrossentropy)（5）focalloss
猿代码_xiao·2023-01-03 02:01

【神经网络常用损失函数】

神经网络常用损失函数FocalLossclassFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss
小小小MaYi·2023-01-03 01:31

NLP（四十六）对抗训练的一次尝试

  初次听说对抗训练是在一次实体识别比赛的赛后分享中，当时的一些概念，比如FocalLoss、对抗训练、模型融合、数据增强等都让我感到新奇，之后笔者自己也做了很多这方面的尝试。
山阴少年·2023-01-02 13:05

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

摘要1，引言2，相关工作3，网络架构3.1，Backbone3.2，Neck3.3，Head4，FocalLoss4.1，CrossEntropy4.2，BalancedCrossEntropy4.3，
嵌入式视觉·2022-12-31 08:45

OHEM,Focal loss,GHM loss二分类pytorch代码实现(减轻难易样本不均衡问题)

https://mp.weixin.qq.com/s/iOAICJege2b0pCVxPkvNiA综述：解决目标检测中的样本不均衡问题该综述主要介绍了OHEM,Focalloss,GHMloss;由于我这的二分类数据集不存在正负样本不均衡的问题
ystsaan·2022-12-30 07:32

介绍Focal loss和变体

Focalloss公式：FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt)FL(p_t)=-(1-p_t)^γlog(p_t)FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt) Focalloss是为了解决one-stage
Yu十三·2022-12-29 11:25

目标检测模型的基础

前言一，anchorbox三，IOU三，FocalLoss3.1，CrossEntropy3.2，BalancedCrossEntropy3.3，FocalLossDefinition四，NMS4.1，
嵌入式视觉·2022-12-29 11:22

Focal Loss和变体

FocalLoss是一种新的深度学习损失函数，用于解决类别不平衡问题，可以改善模型的分类性能。
喵先生!·2022-12-29 11:13

博客总目录

数据读取) 1.2网络组件 (卷积层、BN层、激活函数层、池化层、全连接层、Dropout层） 1.3网络 (创建网络、网络参数、固定参数、获取输出） 1.4损失函数与优化算法 (BCELoss、交叉熵、focalloss
qq_26697045·2022-12-26 15:30

论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）

文章目录1、论文总述2、centerpoint与Anchor-based的不同3、Hourglass-104resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focalloss5、宽高和总体的损失函数
贾小树·2022-12-24 11:52

小目标检测1_Focal loss

主要参考：睿智的目标检测9——Focalloss详解及其实现信息量与熵添加链接描述交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）（原理详解）有参考很多文章与博客，有的可能忘记放出处了，侵权请联系，马上修改
zxm_·2022-12-22 15:49

目标检测——RetinaNet（十）

简介：这篇paper《RetinaNet：FocalLossforDenseObjectDetection》获得了ICCV2017的Best，创新点就是FocalLoss了，其主要贡献就是解决了one-stage
Y.Z.Y.·2022-12-22 15:47

Python基于Opencv＆Yolov7的银行卡识别系统（源码＆教程）

的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv7区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv7网络,优化目标尺寸损失和focalloss
qmsb99·2022-12-21 19:26

Focal Loss——挖掘困难样本，用于对抗样本不平衡

Focalloss我觉得直观感觉的话还是比较简单的，其实就是，增大Loss大的样本对梯度的贡献来看一个对比，下面这个是交叉熵损失函数，其中ti是第i个样本xi的target，pi是模型预测xi属于类i的概率
量化橙同学·2022-12-20 13:52

pytorch 常用loss函数整理篇（二）

pytorch常用loss函数整理篇1.DiceLoss1.1DiceLoss简介1.2DiceLoss编程实现1.3其他2.FocalLoss2.1FocalLoss简介2.2Multi_classFocalLoss
L1_Zhang·2022-12-19 00:25

Focal Loss实现

https://www.jb51.net/article/177667.htm最近在搭建GRU模型用于预测未来的数据类别，因为数据非常不平衡，我们更关注的1类别的数据很少但是正是我们关注的一个类别，所以考虑用FocalLoss
儒雅的晴天·2022-12-14 13:25

目标检测常用损失函数-类别损失+位置损失

目录类别损失1.交叉熵损失CrossEntropyLoss2.FocalLoss改进的交叉熵损失函数位置损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.L2Loss均方误差损失
无止境x·2022-12-14 11:53

目标检测中常用的损失函数汇总

目标检测中的损失函数目标检测类别损失交叉熵focalloss位置损失L1（MAE），L2（MSE），smoothL1损失函数IoULossGIoUlossDIoULossCIoULoss语义分割目标检测目标检测中的损失函数通常由两部分组成
MoMona_W·2022-12-14 11:52

目标检测--损失函数

ClassificationError（分类错误率）2、MeanSquaredError(均方误差)3、CrossEntropyLossFunction（交叉熵损失函数）3.1二分类情况(反向传播的一个过程)4、Focalloss
划水的鱼儿·2022-12-14 11:13

深度学习——目标检测损失函数

目录前言一、类别损失函数（分类）1、交叉熵损失函数——CrossEntropyLoss2、FocalLoss二、位置损失函数（回归）1、L1Loss2、L2Loss3、SmoothL1Loss4、IOULoss5
dhy5710·2022-12-14 11:41

9-图像分割之BiSeNet

BCELoss:可以理解为二分类情况下的交叉熵，通常接sigmoid激活函数FocalLoss：主要是为了解决难易样本数量不平衡的问题（即样本中容易区分的占大多数，使得模型偏向于区分简单样本，
冰冻之瓜非一日之寒·2022-12-11 16:58

类间不均衡的分类问题的loss

一、focalloss对每个类别的loss设置不同的权重，通常是对样本比较少的类别的loss给一个稍大的权重，权重一般由样本数量的比例决定。典型的就是focalloss。
下雨天吃火锅哩·2022-12-10 20:35

【PyTorch】pytorch实现focalLoss

focalLoss焦点损失函数，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。
颜丑文良777·2022-12-09 23:43

【mmdetection】RetinaNet解析 以RetinaNet为例 解析目标检测中的anchor生成、匹配、编解码策略

BBoxAssigner2.1AnchorGenerator2.2BBoxAssigner3.BBoxEncoder/Decoder4.loss计算5.测试流程总结Reference1.RetinaNetone-stagedetector创新点：RetinaNet网络+Focalloss
aizpy·2022-12-09 18:33

深度学习模型调试经验

初始loss测试.数据不均衡的时候是不是可以尝试一下focalloss3.网络中间输出检查、网络连接检查确认所有子网络的输入输出shape对齐，并确认全部都连接上了梯度更新是否正确如果参数的梯度大部分是
理解&&记忆·2022-12-09 17:43

PyTorch错误定位系列之CUDA error: device-side assert triggered

Background我昨天写了个模型加了focalloss可以训练，今天换了一批数据，尼玛第二个epoch就报了上面标题这个错误。
Peter_ch_26·2022-12-09 05:01

基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss

使用每个类的有效样本数量来重新为每个类的Loss分配权重，效果优于RetinaNet中的FocalLoss。1.类别平衡问
zenRRan·2022-12-08 06:09

深度学习炼丹-不平衡样本的处理

前言一，数据层面处理方法1.1，数据扩充1.2，数据（重）采样数据采样方法总结1.3，类别平衡采样二，算法（损失函数）层面处理方法2.1，FocalLoss2.2，损失函数加权参考资料前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的
嵌入式视觉·2022-12-08 06:33

【科研笔记】Focal Loss

【科研笔记】FocalLossfocalloss的整体理解易分辨样本、难分辨样本的含义focalloss的出现过程focalloss举例说明focalloss的α\alphaα变体本文转载自https:
鲤鱼王的成长之路·2022-12-07 07:56

【MMDet Note】MMDetection中Loss之FocalLoss代码理解与解读

文章目录前言一、FocalLoss计算原理介绍二、FocalLoss代码解读1.classFocalLoss2.defpy_focal_loss_with_prob总结前言mmdetection/mmdet
Prymce-Q·2022-12-07 02:11

分割常用损失函数

目录1.交叉熵2.加权交叉熵3.BCELoss（BinaryCrossEntropy）4.FocalLoss5.DiceLoss6.IoULoss7.Jaccard系数8.Tversky系数9.Lovasz-SoftmaxLoss10
Billie使劲学·2022-12-06 23:02

语义分割中常用的损失函数

目录前言1.crossentropy交叉熵2.dicecoefficient3.focalloss参考前言  语义分割任务可以看作像素级的分类任务，在设计基于语义分割的深度学习架构时，尤其是在伪装目标分割的特殊场景下
八十八岁扶墙敲码·2022-12-06 23:59

关于SIoU《SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression Zhora Gevorgyan 》的一些看法及代码实现

文章实验的最终损失函数计算如下：其中LclsL_{cls}Lcls是用了focalloss，WboxW_{box}Wbox和WclsW_{cls}Wcls权重参数是根据遗传算法计算得来
optimistic丶中·2022-12-05 00:18

【文献阅读】医学图像分割中的loss函数选择-Loss odyssey in medical image segmentation loss

结果显示，没有一个损失函数能在四个分割任务上持续取得最佳性能，但复合损失函数（如DicewithTopKloss,focalloss,Hausdorffdi
RainyMacondo·2022-12-04 14:57

PolyLoss: A Polynomial Expansion Perspective of Classification Loss Functions

摘要在分类问题中，常使用Cross-entropyloss和Focalloss。通过泰勒展开来逼近函数，作者提出了一个简单的框架，称为PolyLoss，将损失函数设计为多项式函数的线性组合。
与光i·2022-12-04 14:22

ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！

id=gSdSJoenupICross-entropyloss和Focalloss是在训练深度神经网络进行分类
Amusi（CVer）·2022-12-04 14:52

【图像分类损失】PolyLoss：一个优于 Cross-entropy loss和Focal loss的分类损失

APolynomialExpansionPerspectiveofClassificationLossFunctions》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.12511.pdf1.简介Cross-entropyloss和Focalloss
姚路遥遥·2022-12-04 14:49

深度学习基础知识回顾

我的回答是FocalLoss、CIOULoss、GIOULoss。追问：交叉熵怎么写？交叉熵公式：表示真实概率分布P(x)与预
大厂ballballyou·2022-12-01 08:59

损失能收敛到0么 深度学习_深度学习之损失函数小结

接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss，L1/L2损失函数，IOULoss，GIOU，DIOU，CIOU图像识别：TripletLoss，CenterLoss
weixin_39536427·2022-11-29 09:39
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