focal

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

别克凯越音响改装 法国劲浪165AS两分频 盐城道声

别克凯越音响升级方案前声场：法国劲浪165AS两分频后声场：原前门喇叭移至后门德国喜力士B62C改装店：盐城道声汽车音响改装法国FOCAL劲浪165AS套装喇叭，带有可调节分频器，具
盐城道声小邱·2019-11-03 20:05

Ubuntu下一个LTS版本20.04代号"Focal Fossa"，明年4月正式发布

原文链接：https://www.oschina.net/news/110662/the-ubuntu-20-04-lts-focal-fossa本文由『开源中国』整理Ubuntu19.10“EoanErmine
机器学习算法与Python学习-公众号·2019-10-22 10:00

Ubuntu 20.04 LTS 代号 “Focal Fossa“，明年 4 月正式发布

原文链接：https://www.oschina.net/news/110662/the-ubuntu-20-04-lts-focal-fossaUbuntu19.10“EoanErmine”刚刚发布，
寒冰屋·2019-10-18 09:12

focal loss理解

(1)focallossfocalloss的函数形式为:(1)其中，zk为softmax的输入，f(zk)为softmax的输出，-log(f(zk))为softmaxloss,alpha和gamma为focalloss超参。focalloss对其输入zj求导：根据链式法则有:(2)下面分别对(2)式中的两项求导:第一项：(3)第二项：(4)(3)(4)项合并有(加上(1)式中的负号)：(5)(5
无言独上博客·2019-10-17 16:00

【深度学习】Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡问题

FocalLoss与GHMFocalLossFocalLoss的提出主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意：这有别于正负样本数量不均衡问题）问题。下面以目标检测应用场景来说明。一些one-stage的目标检测器通常会产生很多数量的anchorbox，但是只有极少数是正样本，导致正负样本数量不均衡。这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式。由于在目标检测中，大量的候选目标都是易分样本，这些样本的损失
虔诚的树·2019-09-28 11:00

Focal loss 基于pytorch实现.

基于pytorch实现focalloss.完整项目地址:Github(多多给star哦)欢迎一起交流讨论重写了部分代码,使用更加灵活#-*-coding:utf-8-*-#@Author:LGfromtorchimportnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss(nn.Module):def__init__(self,a
牙疼_LG·2019-09-18 09:33

focal loss 类别不平衡

focalloss类别不平衡首先看一下paper中的一张图已经很清晰了其中表示真实类别的模型预测概率image这里举一个例子：假设一个二分类，样本x1属于类别1的pt=0.9，样本x2属于类别1的pt=0.6，显然前者更可能是类别1，假设γ=1，那么对于pt=0.9，调制系数则为0.1；对于pt=0.6，调制系数则为0.4，这个调制系数就是这个样本对loss的贡献程度，也就是权重，所以难分的样本（
霍尔元件·2019-08-13 21:59

汕头星悦 保时捷卡宴全车STEG隔音降噪音响改装FOCAL法国劲浪

不可否认，对生活的品味，决定着一个人的格局。这台保时捷卡宴的车主，是汕头星悦的老客户了，对音质的要求非常高，从他的第一台宝马，再到这台保时捷卡宴，每一台车都在汕头星悦升级了音响，车的价格虽车主的事业一次次的提升，跟音乐有着说不清的关系，这次更是打算斥巨资来为这台卡宴来做音响升级。豪车做隔音，是否有必要？音响是如此，隔音也是如此，人都有追求完美之心，如果能让自己爱车更加舒适，减少令人烦恼的噪音，何乐
意大利STEG深刻隔音·2019-07-15 17:20

Focal Loss学习笔记

FocalLoss论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002论文指出one-stagedetector准确率低的原因是训练中foreground和background类别数量的极大不均衡（1:1000）。Focalloss在标准交叉熵损失基础上修改得到。这个函数可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本。CrossEntropy以二分类为例，
JSerenity·2019-06-29 23:27

[深度学习]Focal Loss的理解

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。交叉熵首先，，回顾交叉熵的形式：L=−ylogy^−(1−y)log(1−y^)={−logy^,ify=1−log(1−y^),ify=0L=-ylog\hat{y}-(1-y)log(1-\hat{y})=\begin{cas
迷你小龙虾·2019-06-13 16:53

Focal Loss 分类问题 pytorch实现代码（简单实现）

ps:由于降阳性这步正负样本数量在差距巨大．正样本1500多个，而负样本750000多个．要用FocalLoss来解决这个问题．首先感谢Code_Mart的博客把理论汇总了下https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/89736187．并实现了FocalLoss的二分类和多分类的代码并讲解．同时他与xwmwanjy666的讨论更讲清楚了一些细节问
镜中隐·2019-06-11 18:20

focal loss的几种实现版本(Keras/Tensorflow)

起源于在工作中使用focalloss遇到的一个bug，我仔细的学习多个靠谱的focalloss讲解及实现版本通过测试，我发现了这样一个奇怪的现象，几乎每个版本的focalloss实现对同样的输入计算出的loss都是不同的。通过仔细的比对和思考，我总结了三种我认为正确的focalloss实现方法，并将代码分享出来。完整的代码我整理到了我的github代码库AI-Toolbox中，代码戳这里何为foc
随煜而安·2019-05-31 15:19

focal loss 里面的为什么

一、为什么alpha值正样本的权重比负样本还要小？首先来看公式：我们知道alpha是用来平衡正负样本的，而论文里面的给的alpha=0.25，而真实正负样本的比例在1000：1以上，作者反而缩小正样本的损失，why?在自己应用到其他场景的情况下，发现结果不仅如人意，后面将正负样本的损失分开可视化来看通过上图可以发现正样本的损失要远大于负样本的损失why?这里主要是因为分类卷积的初始化，论文里把所有
dsl_gree·2019-05-24 12:50

pytorch学习笔记 | Focal loss的原理与pytorch实现

Focal原理简述Focalloss是一个针对单阶段物体检测任务中正负样本不均衡而提出来的损失函数，论文地址来自arxiv数学定义先放focalloss（FL）和crossentropy（CE）两个函数的数学定义
qyhyzard·2019-05-17 20:43

pytorch学习笔记 | Focal loss的原理与pytorch实现

Focal原理简述Focalloss是一个针对单阶段物体检测任务中正负样本不均衡而提出来的损失函数，论文地址来自arxiv数学定义先放focalloss（FL）和crossentropy（CE）两个函数的数学定义
qyhyzard·2019-05-17 20:43

汕头星悦汽车音响本田杰德升级四门四轮山水隔音降噪音响改装FOCAL法国劲浪体验过都会毫不犹豫的选择

车主在购车的时候，看中本田杰德好开、省油、坐着舒服的这些特性。作为一款家用车，本田杰德确实给生活带来许多便利。闲暇之余驾车出游，享受一家子轻松的周末时光，一路上欢歌笑语非常惬意；如果此时再来点音乐，那就更加完美了。可惜本田杰德原车音响效果一般，听起来不够清晰通透，总感觉缺少一点质感。美好的驾乘生活怎能留有遗憾？为了让爱车的音响效果更动听，车主来到汕头星悦汽车影音店，为爱车进行音响升级。对于店家的技
汕头星悦汽车音响升级中心·2019-05-08 16:16

[日常] 关于 Focal Loss（附实现代码）

最近一直在做人脸表情相关的方向，这个领域的DataSet数量不大，而且往往存在正负样本不均衡的问题。一般来说，解决正负样本数量不均衡问题有两个途径：设计采样策略，一般都是对数量少的样本进行重采样设计Loss，一般都是对不同类别样本进行权重赋值我两种策略都使用过，本文讲的是第二种策略中的FocalLoss。目录理论分析源码讲解实战使用1.理论分析FocalLoss是KaimingHe和RBG在201
Code_Mart·2019-05-02 20:30

win 10 mmdetection 配置

sigmoid_focal_loss和mask那个层的编译有问题。官方作者在github上已经给予了回复。貌似是torch的bug目前如果想用的话，只能先注释掉相关的代码。商汤科技（2018COCO目
峰峰晶晶·2019-04-11 11:26

focal loss的tensorflow实现

最近在进行分类任务的时候，发现了数据存在类别不平衡问题。除了类别不平衡问题之外还有难学样本和易学样本之间的不平衡问题。因此考虑使用了focalloss。这里直接上代码：deffocal_loss(logits,labels,gamma):''':paramlogits:[batch_size,n_class]:paramlabels:[batch_size]:return:-(1-y)^r*log
chris_xy·2019-03-21 22:48

pytorch实现focal loss的两种方式

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_weights(histogram
WYXHAHAHA123·2019-03-08 11:17

目标检测总结：focal loss 和 RetinaNet

目标检测总结：focalloss和RetinaNetfocallossRetinaNet之前总结过，目前常见的目标检测算法分one-stage和two-stage两种，one-stage以Yolo系列和SSD系列为代表，two-stage以Faster-RCNN系列为代表。两种类型的目标检测算法可谓各有所长，one-stage算法计算速度快，但其精度弱于two-stage算法，而two-stage
Tianlock·2019-02-19 23:29

Focal发布新款专业监听音箱TRIO11 BE，带来完全不同的体验

新款双模式TRIO11BE近场及中场监听音箱，可满足最为苛刻的音响程师。极度中性自然，精准的立体声音景，可传输声音中最微小的细节。中音及超低音单元配备G类功放，可传输极高的声压级以满足现代风格的音乐需要。完美的近场及中场监听TRIO11BE音箱是场及中场监听的完美解决方案。新型中音及超低音单元配置更高的功率以达到更大的声压级，同时确保极低的失真，而且毫无噪音。在任何安装配置下，其超宽的频响范围(3
少壮不努力老大卖乐器·2019-02-17 10:50

剖析 Focal Loss 损失函数： 消除类别不平衡+挖掘难分样本

论文名称：《FocalLossforDenseObjectDetection》论文下载：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf论文代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines一、概述：本文的目的就是为了探讨为什么one-stagedete
图像所浩南哥·2019-02-15 11:43

深度学习损失函数：交叉熵cross entropy与focal loss

focal的几篇参考：论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.0
一江明澈的水·2019-02-13 18:09

Focal Loss--Keras

importkeras.bankendasKimporttensorflowastfdefcatergorical_focal_loss(gamma=2.0,alpha=0.25):"""ImplementationofFocalLossfromthepaperinmulticlassclassificationFormula
happy_caffe·2019-02-11 12:09

【Focal Loss】简单理解 及 Pytorch 代码 Focal Loss for Dense Object Detection

一、首先回顾下“交叉熵lossCrossEntropyLoss”CE(Pi)=-log(Pi)二、一般地说，我们数据集会存在类别不平衡问题，很多人会在loss上对应不同类别设置不同系数loss就变成了上面的样子三、Focalloss其实就是通过数学公式上的改变，扩大了不平衡因素在loss上的影响这里的at依然是和“二里面的”那个手动的一个意思！，这是他们文中的意思！我们来分析下！首先，这个的存在，
Hi_AI·2019-01-10 17:25

关于focal loss和分类任务中的hard negative（positive）mining

深度学习，数据是关键。在训练一个分类器的时候，对数据的要求是classbalance，即不同标签的样本量都要充足且相仿。然而，这个要求在现实应用中往往很难得到保证。下面我以基于检测的单目标跟踪举例分析这个问题。visualobjecttracking是在一段视频中跟踪一个特定目标。常见的方法有one-stageregression（比如correlationfiltertracking）和two-
Trasper1·2018-12-09 17:59

Focal Loss 论文笔记

FocalLoss：FocalLossforDenseObjectDetection摘要：\quad  \;到目前为止（2017年8月），目标检测的最高准确率都由R-CNN的衍生算法（two-stage）引领。在该类算法中，会在稀疏的目标候选位置（可能存在目标的位置）上使用一个分类器。相比之下，one-stage目标检测算法直接对原始图像进行密集的检测，这种算法可能更快，更简单
黑暗星球·2018-12-05 13:08

RetinaNet——Focal Loss 解决"类别不平衡" (目标检测)(one-stage)(深度学习)(ICCV 2017)

论文名称：《FocalLossforDenseObjectDetection》论文下载：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf论文代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines1、概述：RetinaNet本质上不是一个新的网络结构，而是一种
图像所浩南哥·2018-11-28 22:30

Focal Loss 论文学习

FocalLossforDenseObjectDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedworkClassImbalanceRobustEstimation3.FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassimbalanceandModelinitialization3.4Class
calvinpaean·2018-11-27 16:53

Focal Loss和RetinaNet

FocalLoss和RetinaNetRetinaNetRetinaNet是什么FocalLoss又是什么RetinaNet检测框架如何评价FocalLoss复现代码展望与想法RetinaNetRetinaNet是2018年FacebookAI团队在目标检测领域的新的贡献。RetinaNet是什么RetinaNet只是原来FPN网络与FCN网络的组合应用，因此在目标网络检测框架上它并无特别亮眼创新
balabala_201710·2018-11-23 16:16

Focal loss and RetinaNet

这是一篇论文阅读笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002代码链接：https://github.com/facebookresearch/Detectron首先，提一个问题，为什么onestage方法精度比twostage方法精度低？这个问题是本篇论文讨论与解决的主要问题.作者总结道，一个很重要的因素是因为在onestage方法中，正负样本的不均衡。那么one
春枫琰玉·2018-11-05 16:00

Focal loss and RetinaNet

这是一篇论文阅读笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002代码链接：https://github.com/facebookresearch/Detectron首先，提一个问题，为什么onestage方法精度比twostage方法精度低？这个问题是本篇论文讨论与解决的主要问题.作者总结道，一个很重要的因素是因为在onestage方法中，正负样本的不均衡。那么one
春枫琰玉·2018-11-05 16:00

Focal Loss for Dense Object Detection解读

论文链接:https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1708.02002.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
Oliver Cui·2018-10-23 19:48

Focal Loss

一、FocalLoss定义  FocalLoss通过调整loss的计算公式使单级结构达到和FasterRCNN一样的准确度，公式1是FocalLoss的计算方法。pt是不同类别的分类概率，r是个大于0的值，αt是个[0，1]间的小数，r和αt都是固定值，不参与训练。从表达式可以看出：  1、无论是前景类还是背景类，pt越大，权重(1-pt)r就越小。也就是说easyexample可以通过权重进行抑
haoshengup·2018-10-16 10:29

[論文筆記] Focal Loss for Dense Object Detection

論文出處：FocalLossforDenseObjectDetectionIntroduction在objectdetection中，one-stage跟two-stage的model的精準度的比較往往是一個高度討論的熱門話題，本論文中大致的描述了自己對於two-stage精準度上較高原因提出了一些猜測，詳細的整理了兩種架構上的差異，並依照該假設而訂立FocalLossFunction，從實驗表現
Chang Lee·2018-10-09 19:35

RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection

RetinaNet本质上不是一个新的网络结构，而是一种新的应对正负样本严重不平衡的方法。RetinaNet作者提出一种新的损失函数：focalfoss，这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。这个函数可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于稀疏的难分类的样本；防止大量易分类负样本在训练中压垮检测器。为了证明focalloss的有效性，作者设计了一个densedetector：
菜鸟瞎编·2018-09-29 17:30

9月17日 我的生命充满了奇迹 I 奇迹日志

今天和每一天，我不断感恩宇宙给予我的很多奇迹公司年度敬业福调出结束，后续有一系列的行动计划，我作为所在业务的focal，要统筹安排后续事宜。
南方的燕往北飞·2018-09-18 07:05

Focal Loss for Dense Object Detection读书笔记

这是17年ICCV的paper，来自kaiming。正如作者所言，这篇paper并不novel，但是有较大的contribution。但也是一篇很有争议的paper，很多人将该想法应用了其他task上面并不work，少量work的提升也不明显。这篇文章的背景是在detection的任务方面，one-stage的方法速度虽然相较于two-stage更快，但是其准确率会下降1-2%。（这个文章已经得以
RRZS·2018-07-09 21:56

【目标检测】Retinanet：Focal Loss for Dense Object Detection

今天介绍一篇目标检测的文章，来自FAIR研究院相关文献：FocalLossforDenseObjectDetection#Motivation：在two-stage检测器大行其道的今天，作者探究了one-stage检测器在精度上不如two-stage检测器的原因。他们认为，one-stage检测器规则的密采样候选框的机制，会在采框过程中产生大量负样本，这种在训练时的前景-背景类别失衡会导致大量的简
kobe_huai·2018-06-10 18:25

论文(4) Focal Loss

FocalLoss@(目标检测)FocalLoss是KaiMing大神提出来的，这篇文章的重点在于分析了one-stage网络的检测精度为什么会弱于two-stage的网络。当原理分析出来之后，其实公式的更改就很简单了。这篇paper也自建了一个网络RetinaNet[1][1]，在COCO数据集上的检测效果达到了40%的效果，提升效果非常明显。这篇文章提出One-Stage网络检测精度较于Two
GZHermit·2018-06-05 15:34

论文(3) Focal Loss

FocalLoss@(目标检测)FocalLoss是KaiMing大神提出来的，这篇文章的重点在于分析了one-stage网络的检测精度为什么会弱于two-stage的网络。当原理分析出来之后，其实公式的更改就很简单了。这篇paper也自建了一个网络RetinaNet[1][1]，在COCO数据集上的检测效果达到了40%的效果，提升效果非常明显。这篇文章提出One-Stage网络检测精度较于Two
GZHermit·2018-05-25 17:57

深度学习系列之Focal Loss个人总结

1.Introductionobjectdetection按其流程来说，一般分为两大类。一类是twostagedetector(如非常经典的FasterR-CNN)，另一类则是onestagedetector(如SSD、YOLO系列)。虽然onestagedetector检测速度可以完爆twostage，但是mAP却干不过twostage。So，Why？theReasonis：ClassImbal
coder_mckee·2018-04-24 19:08

Focal Loss for Dense Object Detection

kaiming！！！神一样的存在！！！论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论：如何评价Kaiming的FocalLossforDenseObjectDetection？记得查看；http://www.sohu.com/a/225849848_47
女王の专属领地·2018-03-27 11:10
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