focal

Ubuntu22.04编译gem5解决gcc/g++依赖

使用如下命令查看：lsb_release-a22.04是jammy源，20.04是focal源在使用如下命令在编辑器中打开source.list文件，我的22.04所以使用jammy源sudogedit
ZYJ0620·2023-01-19 15:04

Focal Loss for Dense Object Detection解读

FocalLossforDenseObjectDetection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
Astonc·2023-01-19 10:32

[CVPR-17] Focal Loss for Dense Object Detection

目录摘要IntroductionFocalLossFocalLossDefinitionRetinaNetFPNAnchors推理FocalLoss摘要在训练密集detectors时，前景-背景极度不平衡是one-stage方法accuracy低的主要原因。我们提出修改标准crossentropyloss，降低分类良好的example的权重。FocalLoss专注于在稀疏的hardexamples
zzl_1998·2023-01-19 10:00

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·2023-01-19 10:28

RetinaNet解读网络理解

BalancedCrossEntropy4.3，FocalLossDefinition5，代码解读5.1，Backbone5.2，Neck5.3，Head5.4，先验框Anchor赋值5.5，BBoxEncoderDecoder5.6，Focal
qq_1041357701·2023-01-19 10:58

【论文阅读】RetinaNet （Focal Loss for Dense Object Detection）

RetinaNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002学习参考：RetinaNet论文和代码详解-知乎这边只是简单记录一下自己关注的，建议看别人已经写好的博客。RetinaNet网络框架图3单级RetinaNet网络架构在前瞻ResNet架构[16](a)之上使用特征金字塔网络(FPN)[20]主干来生成一个丰富的、多尺度的卷积特征金字塔(b)。在这个主干上，
Clark-dj·2023-01-19 10:27

＜Focal Loss for Dense Object Detection＞论文解读

目录1.简介2.模型2.1二阶段要比单阶段模型效果好本质原因2.2模型结构2.3.focalloss2.3.1focalloss公式说明(1)becloss(2)控制容易分类/难分类样本的权重(3)控制正负样本的权重(4)focalloss(5)bcevsce，即二分类交叉熵vs多分类交叉熵2.3.3论文其他设定2.4消融实验3.源码详解4ref1.简介目标识别有两大经典结构:第一类是以Faste
熊猫小妖·2023-01-19 10:56

正负样本不平衡----＞Focal Loss（笔记）

添加链接描述添加链接描述简单来说，正样本就是对于gtcenterpoint所落在的grid网格所生成的anchors中与gt计算出最大的IOU的anchor。负样本就是预测框与所有的gt计算得到的最大IOU，如果
落了一地秋·2023-01-18 13:07

《Generalized Focal Loss V1》论文笔记

参考代码：GFocal这篇文章会探讨将目标检测中边界框的回归问题转换为概率分布的问题，因而需要从传统的边界框范数与IoU回归思想转换到边界框的概率分布上来。对此，对这方面内容不是很理解的朋友可以参考下面这篇文章的内容，从而对加深这篇文章提出GFocal优化方法的理解：REF：一文了解目标检测边界框概率分布同时，这篇文章的作者也有对这篇文章进行了说明，详见：大白话GeneralizedFocalLo
m_buddy·2023-01-18 10:50

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两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GFL能够所有one-
晓飞的算法工程笔记·2023-01-18 10:47

NeurIPS 2020 | Focal Loss改进版来了！GFocal Loss：良心技术，无Cost涨点！

本文作者：李翔https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786本文仅供学习参考，如有侵权，请联系删除！论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388源码和预训练模型地址：https://github.com/implus/GFocal效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上，调整框本身与框质量估
视学算法·2023-01-17 08:20

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两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GFL能够所有one-
ronghuaiyang·2023-01-17 08:49

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388论文代码：https://github.com/implus/GFocal一阶段检测器基本将目标检测定义为密集的分类和定位(即包围框回归)。分类通常采用FocalLoss优化方法，锚框定位通常在狄拉克分布下学习。一阶段检测器最近的一个趋势是引入单个预测分支来估计定位质量，其中预测的质量有助于分类，从而提高检测性能。本文探讨了
小小小~·2023-01-17 08:48

改进YOLOv5系列：NeurIPS顶会论文，模型无损涨点｜首发最新改进广义焦点损失Generalized Focal Loss，将焦点损失从其离散形式推广到连续形式，以实现成功优化

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv5系列：NeurIPS顶会论文｜首发最新改进GeneralizedFocalLoss广义焦点损失，将焦点损失从其离散形式推广到连续形式，以实现成功优化，让模型无损涨点、打造全新YOLOv5检测器。重点：有不少同学已经反应专栏的教程提供的网络
芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:47

目标检测无痛涨点之 Generalized Focal Loss V2

本文转载自知乎，已获作者授权转载，请勿二次转载。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/313684358?老规矩，还是一句话总结：本文应该是检测领域首次引入用边界框的不确定性的统计量来高效地指导定位质量估计，从而基本无cost（包括在训练和测试阶段）地提升one-stage的检测器性能，涨幅在1~2个点AP。又是一个超超超良心技术，欢迎各位看官试用~-----------
我爱计算机视觉·2023-01-17 08:17

目标检测：Generalized Focal Loss（NIPS2020）

GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetectionCCF-AXiangLi/WenhaiWang/LijunWu/ShuoChen/XiaolinHu/JunLi/JinhuiTang/JianYangarXiv:ComputerVisionandPatternRecogn
cartes1us·2023-01-17 08:16

目标检测：Generalized Focal Loss V2（CVPR2020）

GeneralizedFocalLossV2:LearningReliableLocalizationQualityEstimationforDenseObjectDetectionCCF-AXiangLiWenhaiWangXiaolinHuJunLiJinhuiTangJianYangcomputervisionandpatternrecognitionarXiv:ComputerVision
cartes1us·2023-01-17 08:16

大白话讲解 Generalized Focal Loss

点击上方“机器学习算法那些事”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨李翔来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786编辑丨AIstudy导读效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上，调整框本身与框质量估计的表示，同时用泛化版本的GFocalLoss训练该改进的表示，无cost涨点（一般1个点出头）
机器学习算法那些事·2023-01-17 08:45

EIoU和Focal-EIoU Loss

1、论文论文题目：《FocalandEfficientIOULossforAccurateBoundingBoxRegression》2、引言CIoULoss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离、高宽比。但是其公式中的v反映的是高宽的差异，而不是高宽分别与其置信度的真实差异。因此，有时会阻碍模型有效的优化相似性。针对这一问题，本文在CIoU的基础上将高宽比拆开，提出了EIoULoss，并且引
三拾佳易·2023-01-15 14:57

关于FOV与焦距

（1）根据内参和sensor尺寸计算FOV水平FOV=2atan(0.5width(sensorwidth)/focal(mm))垂直FOV=2atan(0.5height(sensorheght)/focal
jaccen·2023-01-13 11:08

理解Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss

这篇是自己写的torch中的NLLLoss与CrossEntropyLoss_yumao1的专栏-CSDN博客nullhttps://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/852299881.当label为hardlabel的时候CrossEntropyLoss(x,label)=log_softmax(x)+NLLLoss(x,label)2.当la
江汉似年·2023-01-11 23:06

generalized focal loss之quality focal loss（附代码）

参见paper其中包含有QualityFocalLoss和DistributionFocalLoss。先来说一下QualityFocalLoss,在这之前，先要了解一下FocalLoss,在这篇文章里有写过。它主要是解决classimbalance，同时降低容易分类的weight，使训练更集中到难分类的上面我们从crossentropy入手：crossentropy的公式如下：把其中的y=1时为p
蓝羽飞鸟·2023-01-11 10:59

Ubuntu安装redis详细教程

20.04)NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu20.04.1LTSRelease:20.04Codename:focal
普通网友·2023-01-11 09:48

pytorch 语义分割loss_Focal Loss理论及PyTorch实现

一、基本理论采用soft-gamma：在训练的过程中阶段性的增大gamma可能会有更好的性能提升。alpha与每个类别在训练数据中的频率有关。F.nll_loss(torch.log(F.softmax(inputs,dim=1)，target)的函数功能与F.cross_entropy相同。F.nll_loss中实现了对于target的one-hotencoding，将其编码成与inputsha
第一千零一个人·2023-01-10 19:35

样本不平衡 pytorch_Focal Loss的pytorch代码实现和分析

FocalLoss对于不平衡数据集和难易样本的学习是非常有效的。本文分析简单的源代码来加深对于FocalLoss的理解。闲话少说，进入正题。首先需要加载pytorch的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetimporttorchvisioni
weixin_39688636·2023-01-10 19:35

语义分割任务多分类Focal loss与Dice loss pytorch实现

Focallossimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocal_loss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,gamma=0):super(Focal_loss
微凉的衣柜·2023-01-10 19:35

pytorch版本的多分类focal loss

文章目录正文正文代码参照某博主大佬写的。使用时有报错就自己改了改。logits=logits[...,None]labels=labels[...,None]因为我的网络输出是二维的，label是一维的。所以上述改了一下。device=logits.device因为训练时报错说loss数据不在同一个空间，所以上面把device设置一下。全部代码如下：importtorchfromtorchimpo
七白学长·2023-01-10 19:05

focal loss的pytorch实现代码理解

代码来自知乎大神https://zhuanlan.zhihu.com/p/28527749copy方便自己的学习classFocalLoss(nn.Module):r"""ThiscriterionisaimplemenationofFocalLoss,whichisproposedinFocalLossforDenseObjectDetection.Loss(x,class)=-\alpha(1
BlingBlingY·2023-01-10 19:34

pytorch实现Focal Loss

pytorch实现FocalLosspytorch实现FocalLosspytorch实现FocalLossimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,class_num,alph
*Major*·2023-01-10 19:33

Focal loss的Pytorch实现

1.FocalLoss介绍Focalloss是在CrossEntropy基础上进行改进的，主要解决了训练中正负样本和简单困难样本重要性不均衡的问题。首次提出是在论文《FocalLossforDenseObjectDetection》中，作者KaimingHe的出发点是想解决样本的类别不均衡导致的one-stage和two-stage的表现差异问题。样本的不平衡将导致两个问题：1.训练难度上升，因为
通晓路·2023-01-10 19:02

pytorch实现Focal Loss系列损失函数(针对SOT中的定位问题)，包括Focal Loss、GFocal Loss、VFocal Loss

1.FocalLoss具体细节不在多说，这里只给出损失函数代码论文：FocalLossforDenseObjectDetectionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=0.25,gamma=2.0,use_sigmoid=T
回忆浅离·2023-01-10 19:02

Focal Loss 与 Progressive Focal Loss的pytorch实现

FocalLoss与ProgressiveFocalLoss的pytorch实现介绍代码介绍懂的都懂，不懂的我说了你也不懂，懂的人都已经获利上岸了，不懂的人则永远不懂代码importtorchimporttorch.nnasnnclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=0.25,gamma=2,progressive=False):super
是不是云·2023-01-10 19:32

Focal Loss pytorch实现

引用自知乎以备后用实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn.Module):r"""ThiscriterionisaimplemenationofFocalLoss,whichisproposedinFocalLossfor
我有一個夢想·2023-01-10 19:59

focal loss 之 pytorch 实现

8importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.nnimportCrossEntropyLossimportnumpyasnpclassMultiFocalLoss(nn.Module):"""Focal_Loss
泯灭XzWz·2023-01-10 19:29

【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？2控制正负样本的加权权重3控制易/难分类样本的加权权重4两种权重控制方法合并5代码演示权重合并6Focalloss有点问题，继而引出GHM7感谢链接1Focalloss解决什么问题简而言之，Focalloss用于解决样本不均衡问题。不均衡表现在两个方面：正负样本数量不均衡易分类的样本和难分类的样本
寻找永不遗憾·2023-01-10 10:16

Focal Loss

Background现在的objectdetection主要分为两大类：two-stagedetecor，以Faster-RCNN为代表，需要regionproposalnet来提取proposal，接着对提取出的proposal进行分类和精确坐标回归。这类算法可以达到很高的准确率，但因为需要单独对每个proposal进行分类/回归，速度较慢。one-stagedetector，以YOLO和SSD
三分明月落·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。论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection目录什么是正负样本极不平衡？two-stage样本不平衡问题one-stage样本不平衡问题交叉熵损失函数FocalLoss代码实现Pytorch什么是正负样本极不
一颗小树x·2023-01-10 10:44

活体检测论文研读3——Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing

摘要近年来，人们提出了多通道的方法来提高PAD系统的鲁棒性。通常，附加通道的数据是可用的，这限制了这些方法的有效性。在这项工作中，我们提出了一个新的PAD框架，它使用RGB和深度通道以及一个新的损失函数。新的体系结构使用了来自这两种模式的互补信息，同时减少了过拟合的影响。从本质上讲，提出了一个跨模态的焦点损失函数来调制每个信道的损失贡献，作为单个信道置信度的函数。在两个公开的数据集上进行的广泛评估
Moon_Boy_Li·2023-01-07 22:50

Focal-PETR：高效多目3D目标检测

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【FocalPETR】获取论文！！1摘要主要的多摄像机3D检测范式基于显式3D特征构建，这需要通过3D到2D投影对局部图像视图特征进行复杂的索引。其他方法隐式地引入几何位置编码并进行全局注意力（例如，PETR）以构建图像token和3D目标之间的关联。3D到2D视角的不一致性和
自动驾驶之心·2023-01-07 11:44

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。OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。twoStage：主要指FastRCNN、RFCN等这样需要regionproposal的检测算法。这类算法可以达到很高的进度，但是同时检测
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

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来自|知乎作者|李翔编辑|AI科技评论在ICCV2017上，Kaiming大神所在的FAIR团队“随手”发了一篇名为《FocalLossforDenseObjectDetection》的论文。没曾想一石激起千层浪，这篇论文在解决目标检测中正负样本不平衡的问题上做出了很大的贡献，也为后人在此问题上开拓了新的思路。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最小的模型，247m，时间100ms一张图片ModelMulti-scaletrainingAP(minival)AP(test-dev)FPSLinkGFL_R_50_FPN_1xNo40.2
AI视觉网奇·2023-01-03 06:24

如何根据光学中像差(相位)求出其点扩散函数

0.5e-6;%focalplanesamplinginmeterslambda=0.6328e-6;%波长，[米]N=256;%采样点aperture_diameter=0.0254;%孔径[m];1英寸focal_length
EyRe1·2023-01-02 08:57

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

BalancedCrossEntropy4.3，FocalLossDefinition5，代码解读5.1，Backbone5.2，Neck5.3，Head5.4，先验框Anchor赋值5.5，BBoxEncoderDecoder5.6，Focal
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，所以着重看了处理难易样本不均衡(正常情况下，容易的样本较多，困难的样本较少)；由于我只是分类问题，所以写了各种分类的loss，且网络的最后一层为softm
ystsaan·2022-12-30 07:32

Focal-loss & QFocal-Loss

Focal-LossFocal-loss是交叉熵损失函数的变体，交叉熵损失函数公式如下：CE(p,y)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)={−log(p)y=1−log(1−p)otherwiseCE
勇敢牛牛@·2022-12-29 11:26

Focal Loss简述

引言  本文进一步提高了one-stage检测器的性能，设计出了一个one-stage目标检测器，并首次达到了更复杂的two-stage检测器所能实现的最高COCO平均精度，例如FPN(特征金字塔网络，FeaturePyramidNetwork)或MaskR-CNN(FasterR-CNN的变体)，本文发现训练过程中的类别不平衡是阻碍one-stage检测器实现这个结果的主要障碍，并提出了一种新的
optimistic丶中·2022-12-29 11:55

介绍Focal loss和变体

在原有的交叉熵loss的基础上增加了一个预测概率ptp_tpt和超参数γγγ.Focalloss举例说明当γγγ=0时，focal
Yu十三·2022-12-29 11:25

Focal Loss论文笔记

摘要：发现在训练密集的检测器的时候，遇到极端的前景背景不平衡。提出解决类别不平衡通过重塑标准的crossentropyloss，降低分配给分类很好的样本的loss。为了评估loss的有效性，我们设计和训练了一个简单的密集检测器：RetinaNet。1.introduction提出一个问题：简单的one-stage检测器能够取得two-stage的相似的精度吗？为了达到这个结果，证明了训练时的类别不
HPUPUPUP·2022-12-29 11:47

NeurIPS2020 Generalized Focal Loss论文翻译

NeurIPS2020GeneralizedFocalLoss论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法4.实验5.结论参考论文地址：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection作者解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786摘要o
Laughing-q·2022-12-29 11:46
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