Focalloss

Generalized Focal Loss：Focal loss魔改以及预测框概率分布，保涨点 | NeurIPS 2020

为了高效地学习准确的预测框及其分布，论文对Focalloss进行拓展，提出了能够优化连续值目标的GeneralizedFocalloss，包含QualityFocalloss和DistributionFocalloss

VincentTeddy·2024-02-02 07:38

【学习】focal loss 损失函数

focalloss用于解决正负样本的不均衡情况通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。样本不均衡的话，训练是低效不充分的。

超好的小白·2024-01-22 21:29

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失

Snu77·2024-01-09 15:16

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

交叉熵、Focalloss、L1，L2，smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020

汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

focalloss的整体理解：目前目标检测的算法大致分为两类，OneStage、TwoStage。

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

Generalized Focal Loss V1论文解读

分类通常通过FocalLoss进行优化，而边界框的定位通常根据Diracdelta分布进行学习。单级检测器的最新趋势是引入一个单独的预测分支来估计定位质量，预测质量有助于分类，从而提高检测性能。

羽星_s·2023-12-30 21:29

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?

路过的风666·2023-12-30 01:29

数据处理三数据类别平衡（难易样本平衡）

在设计loss时可以使用FocalLoss与BootstrappedCrossEntropyLoss作用损失函数进行训练，也可以自行对难样本进行过采样然后再进行训练在训练过程中难样本通常是频率较低的样本

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

Focal loss变种汇总

（正样本数量少，不做loss压缩）GeneralizedFocalloss：qualityfocalloss+distributationfocallossqualityfocalloss将离散标签的focalloss

阳光素描·2023-12-01 09:25

第97步深度学习图像目标检测：RetinaNet建模

它是一种单阶段（one-stage）的目标检测方法，但通过引入一个名为FocalLoss的创新损失函数，RetinaNet解决了单阶段检测器常面

Jet4505·2023-11-26 05:46

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

auc和focalloss1.准确率无法作为评判模型好坏的标准1.1auc和mAP的区别1.2roc画图步骤以及auc的计算方法1.3为什么求roc和x轴的面积1.4auc计算2.对参数的影响主要是由正负样本数目多的一方决定

武凯的博客·2023-11-11 22:44

YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py

文章目录前言YOLOv5-6.x源码分析（八）----loss.py0.导包1.smooth_BCE2.BCEBlurWithLogitsLoss3.FocalLoss4.QFocalLoss5.ComputeLoss5.1

JehanRio·2023-11-10 10:30

Focal-EIOU Loss：用于精确边界框回归的高效IOU损失

性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。

Amusi（CVer）·2023-11-10 01:10

如果解决长尾数据（样本不均衡）

focalloss（多用于检测中二分类，不是严格意义上的长尾数据）这里介绍一下focalloss，他的目的在于通过减少易

CV大白菜·2023-10-30 11:56

LMFLOSS：专治解决不平衡医学图像分类的新型混合损失函数 (附代码)

它是由FocalLoss和LDAMLoss的线性组合构成的，旨在更好地处理不平衡数据集。FocalLoss通过强调难以分类的样本来提高模型的性能，而LDAMLoss

无妄无望·2023-10-25 17:00

分类网络-类别不均衡问题之FocalLoss

有训练和测代码如下：(完整代码来自CNN从搭建到部署实战)train.pyimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportargparseimportimportlibfromlossimportFocalLossdefparse_args():parser=argparse.ArgumentParser('training')parser.add_argu

给算法爸爸上香·2023-10-21 03:40

【面试题】2023虹软计算机视觉一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍了自己的项目，并提问项目，讲了30分钟3.介绍centernet，它和其他目标检测模型有什么区别4.介绍yolov55.介绍focalloss6.双线性插值和最近邻插值的区别

深度之眼·2023-10-19 19:42

【Unet系列】

这个像素点是人，树，背景等）（语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位）实例分割实例分割不光要区别类别，还要区分类别中每一个个体损失函数：逐像素的交叉熵：还经常需要考虑样本均衡问题，交叉熵损失函数公式如下：Focalloss

Tian-Feng·2023-10-06 08:59

Focal Loss 在裂缝目标检测的使用

FocalLoss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测任务。调参是为了找到合适的参数设置，以最大化模型性能。

jilinLee·2023-09-29 05:58

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_si

Chirmy·2023-09-21 09:38

目标检测算法之RetinaNet（引入Focal Loss）

前言今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet，这篇论文是ICCV2017的作品，KaimingHe也是作者之一，同时这篇论文提出的FocalLoss也对工程上训练更好的目标检测模型做出了贡献，所以我们尝试理解一下这篇论文的思想

君临天下夜未央·2023-09-14 15:09

F.smooth_l1_loss, F.cross_entropy ,F.binary_cross_entropy 计算细节的探究

另外，很多在loss层面上进行改进的论文，例如GIOU,Focalloss以及GHM_loss，如果基本loss都不是很理解的话，这些改进的loss的paper读起来也很

仙女修炼史·2023-09-13 09:10

如何理解focal loss/GIOU（yolo改进损失函数）

FocalLoss的公式如下：FocalLoss=-α(1-p)^γ*log§其中，α是正样本的调节因子，γ是控制难易样本权重分配的参数，p是模型预测的概率值。

阿利同学·2023-09-11 09:33

YOLOv3 SPP超详细入门

需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言YOLOv3SPP在YOLOV3基础上添加了若干trick模块，其中重要的改进有SPP模块，Mosaic图像增强，CIOU替代IOU来计算交并比以及Focalloss

风间琉璃•·2023-09-09 04:04

[SRN] Selective Refinement Network for High Performance Face Detection

SRN网络结构图SRN网络结构和RefineDet有比较类似的思路，基于RetinaNet,并引入focalloss,在anchorbased人脸检测器中引入了two-step的cls+reg任务，有效地降低了人脸检测中的

凉拌东坡肉·2023-09-08 22:52

Focal loss 以及 pytorch实现

Focalloss是在FocalLossforDenseObjectDetection中为了解决数据类别不平衡而提出的。它是一个动态缩放的交叉熵损失，其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。

升不上三段的大鱼·2023-09-06 14:17

pytorch 绘制多个算法loss_Pytorch - FocalLoss的几种实现

FocalLoss用于one-stage目标检测算法(Retinanet)，提升检测效果.也可以被用于分类任务中，解决数据不平衡问题.1.Github-DeepLabV3Plus-Pytorchimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss

窦福成·2023-09-05 10:50

交叉熵、Focal Loss以及其Pytorch实现

交叉熵、FocalLoss以及其Pytorch实现本文参考链接：https://towardsdatascience.com/focal-loss-a-better-alternative-for-cross-entropy

像风一样自由的小周·2023-09-05 10:18

pytorch学习：Focal loss

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。

BBB7788·2023-09-05 10:46

pytorch如何使用Focal Loss

Focalloss是文章FocalLossforDenseObjectDetection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的CrossEntropyLoss的一种改进。

githubcurry·2023-09-05 10:15

Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss

FocalLoss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，因此尝试将其引入v8结构。ps：原本v8的loss.py文件中自带了focalloss的函数，但是调用自带代码，报错。原因未知。

Phoebee_c·2023-09-03 00:58

【Focal Loss】解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上增加了一个平衡因子α\alphaα和一个聚焦因子γ\gammaγ，分别用来调节不同类别样本的权重以及难分样本和易分样本之间的权重一个样本的交叉熵损失函数如下：

masterleoo·2023-09-01 01:34

2019-11-03

focalloss的问题，小图训练大图预测

Aries_773a·2023-08-27 00:36

Focal loss

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。'''

富有的心·2023-08-26 20:24

类别不平衡分类问题和FocalLoss详解

可能出现类别不平衡,即某种类型的数量特别少,以我现在做的二分类项目为例,训练集类别为NG数量为12000,OK1600张,相差较多.存在的问题:模型对NG的学习较多,所以对NG的识别能力很强,Ok的识别能力很弱2.FocalLoss

blacksmith_wu·2023-08-19 14:51

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

CE Loss与BCE Loss的区别

引言该文只是简单为本人学习交叉熵损失函数以及focalloss等相关问题的一个补充，所以介绍的不够全面，待后续持续补充一句话概括就是：BCE用于“是不是”问题，例如LR输出概率，明天下雨or不下雨的概率

Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

GFLv1 论文学习

分类一般使用FocalLoss，而边框回归则通过Diracdelta分布来学习。近年来的改进方向是引入一个单独的分支，预测定位的质量，然后用该质量分数去辅助分类得分，提升检测的表现。

calvinpaean·2023-07-19 13:43

2021-08-20 论文：目标检测

one-stage1、RetinaNet1708.KaimingHe,FocalLossforDenseObjectDetection.1）focalloss为解决1-stage训练时正负例不平衡现象，

Dyee·2023-07-18 14:32

FocalLoss解析

1FocalLossa.关于Focalloss具体的解析可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/49981234对于二分类FocalLoss，代码参考ptorch官方https

qq_41131535·2023-07-18 11:44

RetinaNet

内容提出FocalLoss：改进标准交叉熵损失，hardexamples对损失的贡献变大。RetinaNet：basedonaResNet-101-FPN

小松qxs·2023-07-15 20:49

【深度学习 | 计算机视觉】Focal Loss原理及其实践（含源代码）

参考文献：https://www.jianshu.com/p/437ce8ed0413文章目录一、导读二、FocalLoss原理三、实验对比3.1使用交叉熵损失函数3.2使用FocalLoss损失函数3.3

旅途中的宽~·2023-07-15 13:29

Focal Loss损失函数

目录前言交叉熵损失函数平衡交叉熵FocalLoss代码实现前言Focalloss是一个常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何恺明提出的（论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection

ting♡·2023-07-13 22:21

机器学习——损失函数

机器学习——损失函数前言一、分类问题的损失函数1、0-1损失（one-zeroloss）2、LogLoss3、FocalLoss4、相对熵、KL散度（RelativeEntropy/Kullback-LeiblerDivergence

macan_dct·2023-06-19 02:15

RetinaNet网络介绍

前言上一篇博文我们介绍了FocalLoss，原理也比较简单，有不了解的小伙伴可以先跳转到之前的博文了解一下。FocalLoss介绍。

I松风水月·2023-06-16 14:26

Focal Loss介绍

目录前言一.FocalLoss二.总结前言在目标检测算法中，我们会经常遇到FocalLoss这个东西，今天我们就来简单的分下下这个损失。

I松风水月·2023-06-16 14:51

Focal Loss与GHM 理解与使用

一、理解5分钟理解FocalLoss与GHM——解决样本不平衡利器https://zhuanlan.zhihu.com/p/80594704二、使用GHM论文理解及实现https://zheng-yuwei.github.io

HxShine·2023-06-14 08:30

分类损失函数

OpenPCDet的多标签分类损失函数使用的是focalloss，进行了自定义实现，代码如下：importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnclassSigmoidFocalClassificationLoss

cjhfhb·2023-06-11 12:47

样本不平衡的解决办法

背景Focalloss是最初由何恺明提出的，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。

winner8881·2023-06-08 08:10

Focal Loss的理解以及在多分类任务上的使用(Pytorch)

发现各类别之间占比特别不均衡，会影响最终精度，尝试过使用加权交叉熵，权重计算参考《中值频率平衡:图像分割中计算类别权重的方法》，精度有所提升，但是还是不能满足要求，后来就想试试FocalLoss，发现效果提升明显

GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

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