文章目录前言FocalLoss详解实现思路FocalLoss类的代码具体流程分析代码FocalLoss(FL)与CrossEntropy(CE)对比：总结前言FocalLoss及RetinaNet原理见另一篇文章

文章目录1、RetinaNet论文提出的问题2、使用focalloss解决上述问题1、RetinaNet论文提出的问题RetinaNet这篇文章回答了为什么two-stage比one-stage的效果要好

参考自：mmdetection源码阅读：cuda拓展之focalloss-知乎读者需要大致了解CUDA编程及损失函数原理；本文不做详细介绍CUDA实现加速的写法（套路）图片来自上述参考文献（侵删），红色文字是我加的注释

目录一、crossentropyloss二、weightedloss三、focalloss四、dicesoftloss五、softIoUloss总结：一、crossentropyloss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–定位损失环境：pytorch1.8修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU

Sentence-BERT句子语义匹配模型的tensorflow实现以及训练trick论文模型回顾建模与训练模型代码部分数据处理训练模型训练Tricktrick1warmup代码实现：trick2focalloss

loss:头部用于计算损耗的组件，如FocalLoss,L1Loss,GHMLoss。backb

目录一、简介二、模型结构1.MobileNet-0.252.FPN结构3.SSH结构4.Head结构三、Anchor的编解码四、Multi-taskLoss一、简介2019年何凯明提出FocalLoss

查出：根本原因是分类分支中前景&背景的比例严重失衡为了解决这个问题，从Loss入手提出了focalloss，用于调整Loss低（分得比较好的）样本的权重，从而防止Loss高的少量样本被大量Loss低的样本淹没为了验证

文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassImbalanceandModelInitialization3.4ClassImbalanceandTwo-stageDetectors4

/content_iccv_2017/html/Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.html论文发表于:ICCV2017（CCFA类会议）论文大体内容：本文主要提出了FocalLoss

+的提升FocalLoss

polyloss介绍polyloss是Cross-entropyloss和Focalloss的优化版本，PolyLoss在二维图像分类、实例分割、目标检测和三维目标检测任务上都明显优于Cross-entropyloss

目录0前言1简单粗暴，根据任务重要程度设置权重2让模型自适应学习权重3基于focalloss思想融合multi-taskloss0前言最近Multi-tasklearning在学术界和业界受到大家广泛的研究和关注

VariFocalNet|IoU-aware同V-FocalLoss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)观察到，核心网络是resnet50，resnet101如果推理报错，参考：https:/

目录1.BCEWithLogitsLoss1.1pytorch源码中的相关代码1.2数学原理2.FocalLoss2.1pytorch源码2.2数学原理1.BCEWithLogitsLoss1.1pytorch

Focalloss作者为pytorch中文网维护者之一,网站会发许多深度学习相关文章,欢迎pytorch使用者多多支持.作者是一名深度学习工程师,主要研究计算机视觉与三维点云处理,作者Github.欢迎

深度学习之目标检测（五）--RetinaNet网络结构详解深度学习之目标检测（五）RetinaNet网络结构详解1.RetinaNet1.1backbone部分1.2预测器部分1.3正负样本匹配1.4损失计算2.FocalLoss2.1CrossEntropyLoss2.2BalancedCrossEntropy2.3FocalLoss

目录前言0、导入需要的包1、smooth_BCE2、BCEBlurWithLogitsLoss3、FocalLoss4、QFocalLoss5、ComputeLoss类5.1、__init__函数5.2

loss：用于计算损失的head组件，例如FocalLoss、L1Loss和GHMLoss。

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换

源码：[https://github.com/facebookresearch/Detectron)2.FocalLoss交叉熵损

focalloss来源于论文《Focallossfordenseobjectdetection》,Retinanet目标检测也在该文中提出。

目录引言二，项目搭建2.1平台选择2.2开始搭建三，数据集3.1数据集下载3.2上传数据集3.3数据集的统计四，项目运行4.1focalloss4.2训练前准备4.3slowfast对数据集训练4.4改进的

平移）Arcgis中进行标注矢量转栅格裁剪为小区域选择含目标的图像，进行样本平衡2图像读取（1）可以用jpg波段，也可以用多光谱，多光谱信息多，效果好3图像训练小目标识别：（1）减小样本的尺寸（2）使用focalLoss

文章目录1、FocalLoss理解总结介绍RetinaNet1、FocalLoss理解总述我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector

>FastRCNN->FasterRCNN->Mask-RCNN单阶段yolov1（2016cvpr）->ssd(2016eccvoral)->yolov2（2017cvpr）->retinanet(focalloss

目录分类损失函数1.交叉熵损失函数回归损失函数1.L1损失函数2.L2损失函数3.smoothL1loss分割损失函数2.diceloss2.Focalloss目标检测损失函数1.IOUloss2.GIOUloss3

目录前言一、验证集重新划分二、数据重采样1.Updateimageweights3.Focalloss4.更改模型前言本次主要是基于YOLOV5为baseline来解决样本不均衡的问题，来提高得分。

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

本人在学习FocalLoss时忘记了交叉熵损失的来源，几经阅读其他博文才了解清楚交叉熵的身世，本文是参考别人的博客所写，主要是怕自己忘记，所以写下此博文，方便以后翻阅。

focalloss与CEloss算法题用双指针法求解nSum问题线性筛法：时间为O(n)。

摘要：FocalLoss的两个性质算是核心，其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献。

在看focalloss的时候有点印象，样本多的类别权重应该小，但是有没有一个公式啊？在中文互联网是找了很久，没有

本文分享自华为云社区《技术干货|基于MindSpore更好的理解FocalLoss》，原文作者：chengxiaoli。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28527749https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b61、创建FocalLoss.py文件，添加一下代码代码修改处

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。

在这里Focalloss并没有说的太清楚。CEimage.pngCCEimage.png打分模块image.pngimage.png

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。

【深度学习】YOLOv5网络结构图&FocalLoss的原理YOLOv5网络结构图FocalLoss的原理结语YOLOv5网络结构图以YOLOv5s为例，更新时间为2020.11.17FocalLoss

SNIP，尺度归一化7.TridentNet,三叉戟网络二、目标检测中的样本不均衡问题1.什么是目标检测样本不均衡问题2.OHEM,在线难例挖掘3.S-OHEM，基于LOSS分布采样的在线困难样本挖掘4.FocalLoss

FocalLoss理解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。

SNIP，尺度归一化TridentNet,三叉戟网络总结二，目标检测中的样本不均衡问题什么是目标检测样本不均衡问题1，OHEM,在线难例挖掘2，S-OHEM，基于LOSS分布采样的在线困难样本挖掘3，FocalLoss

Focalloss是目标检测领域的一篇十分经典的论文，它通过改造损失函数提升了一阶段目标检测的性能，背后关于类别不平衡的学习的思想值得我们深入地去探索和学习。

文章目录1.常用损失函数2.自定义损失函数mseFocalloss损失函数3.实战1：FocalLoss实现自定义损失函数(以minist数据集构建图像分类算法)1.常用损失函数tf.keras.losses

目录一、focalloss：二、boundingboxregression三、IoU计算四、NMS（non-maximumsuppression，非极大值抑制）五、yolov3的loss1.conf和cls

睿智的目标检测9——Focalloss详解及其实现2020/5/13日更新学习前言什么是Focalloss控制正负样本的权重控制容易分类和难分类样本的权重两种权重控制方法合并实现方式2020/5/13日更新之前的