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【论文笔记】Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

声明不定期更新自己精度论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP、DataFusion、DigitalTwin论文标题：FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersVisionTransformer中局部-全局互动的焦点自我关注论文链接：https://arxiv.org/abs

来自γ星的赛亚人·2022-12-13 06:51

Linux软件安装失败问题，source.list用了bionic，实际上我的Linux是focal版本

使用apt-get出现问题，错误信息大概如下xgzhang@amax:/$sudoaptinstalllibx11-dev正在读取软件包列表...完成正在分析软件包的依赖关系树正在读取状态信息...完成有一些软件包无法被安装。如果您用的是unstable发行版，这也许是因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目录移出。下

普通网友·2022-12-11 20:32

源码解析|Focal loss

源码简介之前的博文介绍了retinanet的大体思路，然而，如何只是看论文，不看代码，无异于纸上谈兵，很难提升实践能力。下面详细讲解retinanet的源码，github地址为：https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet网络的输出backbone一共有两种输出，一种是分类子网络，另一种是回归子网络。注意，在这个目标检测的网络中，提取的特征是多尺度的，较大

Coder_preston·2022-12-10 13:48

F2DNet: Fast Focal Detection Network for Pedestrian Detection

F2DNet论文标题:F2DNet:FastFocalDetectionNetworkforPedestrianDetection论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.02331论文源码:https://github.com/AbdulHannanKhan/F2DNet.凯撒斯劳滕工业大学CVPR2022Introduction本次工作提出F2DNet，一种新型的两阶段检

Fwenxuan·2022-12-09 07:56

【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://blog.csdn.net/cxkyxx/article/details/108455805。focalloss的整体理解易分辨样本、难分辨样本的含义focalloss的出现过程focallos

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

Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersJianweiYang1，ChunyuanLi1，PengchuanZhang1，XiyangDai2，BinXiao2，LuYuan2，JianfengGao11MicrosoftResearchatRedmond,2MicrosoftCloud+AIhttps:/

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-05 17:31

keras使用自定义损失函数加载模型时报错ValueError: Unknown loss function: focal_loss_fixed.

自定义的损失函数和加载模型deffocal_loss(gamma=2.,alpha=.25):deffocal_loss_fixed(y_true,y_pred):pt_1=tf.where(tf.equal(y_true,1),y_pred,tf.ones_like(y_pred))pt_0=tf.where(tf.equal(y_true,0),y_pred,tf.zeros_like(y_p

qq_821852343·2022-12-04 23:56

论文阅读笔记（二十七）：Focal Loss for Dense Object Detection

Thehighestaccuracyobjectdetectorstodatearebasedonatwo-stageapproachpopularizedbyR-CNN,whereaclassifierisappliedtoasparsesetofcandidateobjectlocations.Incontrast,one-stagedetectorsthatareappliedoverare

__Sunshine__·2022-12-04 14:56

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

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：集智书童PolyLoss:APolynomialExpansionPerspectiveofClassificationLossFunctions论文：https://openreview.net/forum?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

论文题目：《PolyLoss:APolynomialExpansionPerspectiveofClassificationLossFunctions》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.12511.pdf1.简介Cross-entropyloss和Focalloss是损失函数最常见的选择。然而，一个良好的损失函数可以采用更灵活的形式，并且针对不同的任务和数据集应该进行

姚路遥遥·2022-12-04 14:49

Generalized Focal Loss(GFLv1)论文理解与代码分析

GFLv1是较早提出在训练和推理过程中，质量评估和分类不一致问题的论文。质量与分类往往被独立训练，（yolo输出中，有独立的一个维度用于目标的置信度评估，在训练时与分类解耦；fcos，atss则利用centerness作为质量评估，同样也与分类解耦），但在test过程中却被相乘联合使用。监督只分配给正样本，但有时候负样本可能会提供更高质量的监督，必然会存在一部分分数较低的“负样本”的质量预测是没有

小小小绿叶·2022-12-02 16:14

[2107] [NIPS 2021] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers

papercodeContentContributionMethodmodelarchitecturefocalself-attention(FSA)window-wiseattentionfocaltransformerencodercomputationalcomplexityarchitecturevariantsExperimentimageclassificationobjectdete

koukouvagia·2022-11-29 08:08

微软提出Focal Transformer：又一超强主干网络！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：极市平台|作者：小马导读本文提出了FocalSelf-Attention，对当前token周围的区域进行细粒度的关注，对离当前token较远的区域进行粗粒度的关注，用这样的方式来更加有效的捕获局部和全局的注意力。基于FSA，作者提出了FocalTransformer，并在分类、检测、分割任务上都验证了结构的有效性。写在前面

Amusi（CVer）·2022-11-29 07:00

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers论文阅读

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformers论文阅读介绍方法Focalself-attentionWindow-wiseattentionSub-windowpooling.Attentioncomputation.ComplexityanalysisModelconfiguration实验图像分类目标检测和实

Laughing-q·2022-11-29 07:59

微软推出新作：Focal Self-Attention

作者丨小马编辑丨极市平台写在前面VIsionTransformer（ViT）和它的一系列变种结构在CV任务中取得了不错的成绩，在其中，Self-Attention（SA）强大的建模能力起到了很大的作用。但是SA的计算复杂度是和输入数据的大小呈平方关系的，所以针对一些需要高分辨率的CV任务（e.g.,检测、分割），计算开销就会很大。目前的一些工作用了局部注意力去捕获细粒度的信息，用全局注意力去捕获粗

极市平台·2022-11-29 07:27

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers ( DeiT )

目录Abstract1.Introduction2.MEthod2.1Modelarchitecture2.2Focalself-attention2.2.1Window-wiseattention2.2.2Complexityanalysis2.3Modelconﬁguration3.Relatedwork4.Experiments4.1ImageclassiﬁcationonImageNet-

CV小Rookie·2022-11-29 07:26

Focal Loss for Dense Object Detection（retinaNet Detecter）

FocalLossforDenseObjectDetectioninformation1.1.作者：FAIR团队1.2.时间：20181.3.阅读时间：2020.11.20前言Abstract3.1.在标准的交叉熵上，添加一个因子：（1-pt）^γ,减少对正确样本的注意力，增加对难分类样本的关注。实验显示，在密集对象检测上，取得了较好的结果。3.2.本篇文章将解释，为啥One-stage的精度没有

Damon.01·2022-11-25 11:12

目标检测—RetinaNet与Focal loss分析与实现

点击查看原文：《FocalLossforDenseObjectDetection》目标检测分为one-stage和two-stage的方法，two-stage的代表网络之一FasterR-CNN准确率较高，但是检测速度慢。相对之下one-stage的网络计算速度快但是准确率降低较多。针对此现象，一些研究者分析了one-stage网络检测准确率的主要原因，为密集检测器在训练时所遭遇的前景-背景类数量

海的白帆·2022-11-25 11:11

Focal Loss 论文笔记

论文：《FocalLossforDenseObjectDetection》论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002代码地址：官方github：https://github.com/facebookresearch/detectrontensorflow：https://github.com/tensorflow/modelshttps://github.com/f

spearhead_cai·2022-11-25 11:59

【Focal Loss】《Focal Loss for Dense Object Detection》

ICCV-2017【AITalking】FocalLossICCV2017现场演讲（Tsung-YiLin）文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions/Innovations3RelatedWork4Method4.1FocalLossDefinition4.2RetinaNetDetector5Experiments5.1Datas

bryant_meng·2022-11-25 11:27

Focal Loss 笔记

2017年ICCV的一篇文章。作者有何凯明、FaceBookAI研究院等。文章标题：《FocalLossforDenseObjectDetection》文章地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002Abstracttwo-stage的目标检测器（如R-CNN等）通常具有较高精度，这种分类器的目标坐标是稀疏的。one-stage检测器作用于规则的、稠密采样的目标坐标，更快

Yemiekai·2022-11-25 11:56

关于Focal loss损失函数的代码实现

引言场景：使用Bert做一个违规样本分类模型，数据呈现正负样本不均衡，难易样本不均衡等问题，尝试使用Focalloss替换Bert中后半部分的交叉熵损失函数。初衷：由于使用的Bert模型中使用的损失函数为交叉熵损失函数，torch.nn.CrossEntropyLoss，那么如果能理解实现原理，将focalloss在该api基础上实现，就可以尽可能少修改原始代码Focalloss的公式：其中用到的

Lian_Ge_Blog·2022-11-25 11:54

focal Loss 损失函数

一、正负样本不均衡问题ClassImbalance(正负样本不平衡)带来的问题就是：样本中会存在大量的easyexamples，且都是负样本(属于背景的样本)。这样，easynegativeexamples会对loss起主要贡献作用，会主导梯度的更新方向，网络学不到有用的信息，无法对object进行准确分类。还有一个问题，为什么twostage不会有这样的问题呢或者为什么twostage没有one

不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-25 01:39

损失函数focal loss深度理解与简单实现

1.首先我们给出比较官方一些的代码，具体就是mmdet中的py_sigmoid_focal_loss函数。

视觉弘毅·2022-11-25 01:38

Focal loss原理解析

FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RFCN这样需要regionproposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。虽然可以

zsffuture·2022-11-25 01:38

Focal loss详解与分析

目录一、为什么提出Focalloss二、Focalloss公式进化过程三、Focalloss后话四、Reference一、为什么提出FocallossFocalloss最先是由何凯明在RetinaNet里提出的。初衷：他想让one-stage检测算法达到two-stage的准确度，同时不影响原有速度。为什么一阶段不如二阶段准确？，作者认为是样本类别不均衡导致的。在样本集中简单负样本太多，占据了Lo

CVplayer111·2022-11-25 01:08

Equalized Focal Loss for Dense Long Tailed Object Detection 论文解读

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对FocalLoss做了改进，使之可以在一阶段物体检测器中适用于长尾分布数据集的场景。效果提升明显。摘要：最近的长尾目标检测的方法，都是用的2阶段的模式。而在实际的工业场景中，一阶段目标检测器是更常用的，应为它更加简单，更容易部署。但是，在长尾分布的场景中，这部分的工作并没有进行很深入的探索。本文，我们研究了是否一阶段的物体检测器也可以

ronghuaiyang·2022-11-25 01:08

（大佬）睿智的目标检测9——Focal loss详解及其实现

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focal_loss

薛定谔的炼丹炉！·2022-11-25 01:08

损失函数篇-----focal loss

FocalLoss---从直觉到实现-知乎FocalLoss理解-三年一梦-博客园

King的王国·2022-11-25 01:07

Focal Loss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。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：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越

青松愉快·2022-11-25 01:37

Focal loss

一张图像中能够匹配到目标的候选框（正样本）个数一般只有十几个活几十个。而没有匹配到的候选框（负样本）大概有10000-100000个。在这10000-100000个未匹配的候选框中大部分都是简单易分的负样本（对训练网络起不到什么作用，但由于数量太多淹没掉少量但有助于训练的样本）focalloss的设计是为了去应对onestage目标检测里面正负样本极度不平衡的情况（前景和背景极度不平衡的情况）。因

我爱吃柠檬i·2022-11-25 01:37

focal loss详解

文章目录focalloss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focalloss的整体理解focalloss是一种处理样本分类不均衡的损失函数，它侧重的点是根据样本分辨的难易程度给样本对应的损失添加权重，即给容易区分的样本添加较小的权重α1\alpha_1α1，给难分辨的样本添加较大的权重α2\alph

为了写博客，要取一个好的名字·2022-11-25 01:36

深入剖析Focal loss损失函数

目标检测方法常常使用先验框提高预测性能，一张图像可能生成成千上万的先验框，但是其中只有很少一部分能匹配到目标(正样本)，而没有匹配到目标的先验框占大多数。这种情况造成了One-Stage目标检测方法的正负样本不平衡。如下图所示，红色的先验框都没有匹配到目标，所以它们都属于负样本，只是图中间的黄色先验框匹配到目标，所以它们是正样本。显然，这里的正负样本严重失衡。而对于twostage模型，比如Fas

无码不欢的我·2022-11-25 01:36

常用损失函数(一)：Focal Loss

1.原理FocalLoss最先应用在目标检测任务上，它的提出主要是为了解决正负样本数量不平衡（有些地方叫做类别不平衡）以及难易分样本不均衡的问题。在讲解之前，小编先谈谈何为难分样本和易分样本。难分样本：指的是实际为正样本，但模型预测为正类的置信度很低或者说实际为负样本，但模型预测为负类的置信度很低。易分样本：指的是实际为正样本，且模型预测为正类的置信度很高或者说实际为负样本，且模型预测为负类的置信

CV技术指南·2022-11-25 01:36

【深度学习】focal loss介绍

目录一、focalloss解决的问题：二、focalloss的两个重要性质：一、focalloss解决的问题：因此针对类别不均衡问题，作者提出一种新的损失函数：focalloss这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。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。1.1普通二分类交叉熵CrossEntropy(0,1分类)1.2交叉熵基本改进版接下来介绍一个最基本的对

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-25 01:36

经典神经网络 -- RetinaNet的Focal_Loss : 设计原理与pytorch实现

原理损失函数：a是用来调解正负样本，根据不同的比例来减少正负样本loss的比例，从而提高模型学习能力，一般情况下正样本远远小于负样本，所以设置a=0.25，负样本为0.75就能缩小loss的比例。γ负责降低简单样本的损失值,以解决加总后负样本loss值很大，这样可以让模型学习的时候多学习到困难样本的特征来达到更好的识别效果。(1-pt）这里可以代表预测的分值越高则值越小，pt越小值越大，这种的好处

红颜如霜·2022-11-25 00:15

交叉熵损失函数和focal loss_大话交叉熵损失函数

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。参考：https://towardsdatascience.com/und

weixin_39631649·2022-11-24 17:40

Linux学习（一）Ubuntu20.04 LTS （Focal Fossa）以及 Anaconda CUDA CuDNN PyTorch VisualStudioCode 的安装

提示：本文基于Ubuntu20.04LTS（FocalFossa）文章目录前言一、Ubuntu系统下载、烧录与安装1.下载镜像文件2.下载启动盘制作软件3.Ubuntu系统安装4.Ubuntu20.04换源二、Anaconda三、CUDAcuDNN1.NVIDIA驱动安装2.CUDAToolkit11.2安装3.cuDNNv8.1.0安装四、PyTorch五、VisualStudioCode前言L

NonnettaWu·2022-11-24 15:28

香橙派的使用

系统烧录本人使用的Windows系统，烧录的是Linux版本香橙派的官网我使用的是OrangePiPC模块Ubuntu镜像地址：镜像地址xenial是版本16，bionic是版本18，focal是版本20

bai_dawn·2022-11-24 13:53

论文分享 Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle class

DepartmentofRadiology,UniversityofCambridge,CambridgeCB20QQ,UnitedKingdomSchoolofClinicalMedicine,UniversityofCambridge,CambridgeCB20SP,UnitedKingdom摘要自动分割方法是医学图像分析的重要进步。机器学习技术，尤其是深度神经网络，是大多数医学图像分割任务的

Klay Ye·2022-11-23 12:23

论文精读[2022-1116]Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle ...

日期2022/11/16论文名称UnifiedFocalloss:GeneralisingDiceandcrossentropy-basedlossestohandleclassimbalancedmedicalimagesegmentation统一焦点损失：泛化骰子和基于交叉熵的损失处理类别不均衡医学图像分割论文来源YeungM,SalaE,SchönliebCB,etal.UnifiedFoc

robot.zhoy·2022-11-23 12:36

RetinaNet论文总结（Focal Loss）

写在前面RetinaNet在2017年提出，是一个里程碑性质的模型。在目标检测领域，作为一个one-stage网络，它首次超过了当时流行的two-stage模型。RetinaNet在模型方面没有颠覆性的创新，使之超越当时流行目标检测模型的原因是提出了新颖的loss计算方式：FocalLoss参考文章和视频在这里！本文部分图片来源于上行的参考视频目录一、RetinaNet结构1.Backbone（1

汪老板的员工1228·2022-11-23 00:28

目标检测 | AP-Loss：提高单阶段目标检测性能的分类损失，超越Focal loss

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06373v3.pdf代码地址：https://github.com/cccorn/AP-loss动机单阶段目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的。由于anchor的数量很多，存在前景目标和背景目标不平衡的问题。为了解决单阶段目标检测的这种问题，很多不同的

AI算法修炼营·2022-11-22 12:43

解读《Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation》论文

论文大纲目录一、工作：二、目前的挑战：三、DocRE不足：四、模型：(1)表示学习：①实体表示②文本增强实体表示③实体对表示④轴向注意增强实体对表征(2)自适应局部损失：①自适应阈值损失（ATL）：a）正面类别：b）负面类别：②ATL与AFL区别：(3)基于远程监督预训练的知识蒸馏①朴素适应②知识蒸馏五、实验：(1)主要结果①DocRED数据集②HacREd数据集六、消融实验七、自适应方法比较八、

ac不知深·2022-11-20 15:43

pyinstaller遇到错误OSError: Can‘t get source for ＜function batched_nms at 0x000002EB9D720B80＞.

次错误是继上一次错误pyinstaller打包错误：OSError:Can‘tgetsourcefor＜functionsigmoid_focal_lossat0x00000174BE600F70＞.之后出现的第二个错误环境

a little cabbage·2022-11-20 12:08

pyinstaller打包错误：OSError: Can‘t get source for ＜function sigmoid_focal_loss at 0x00000174BE600F70＞.

前言使用pyinstaller将detectron2项目打包成exe，打包成功后执行exe文件就出现了错误System：Windows10Pytorch：1.8.1Detectron2：0.6CUDA：11.1pyinstaller：5.6.2错误信息Traceback(mostrecentcalllast):File"torch\_utils_internal.py",line55,inget_

a little cabbage·2022-11-20 12:21

yolov5 focal_loss源码解析

一、以下为yolov5损失函数的源代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(),gamma=1.5)def__init__(se

辣大辣条·2022-11-20 07:48

【读点论文】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers局部和全局注意力进行交互实现新SOTA

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersAbstract本文提出了一种焦点自注意力机制Focal-Self-Attention

羞儿·2022-11-20 00:40

Pytorch实现多分类问题样本不均衡的权重损失函数 FocusLoss

importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassFocal_Loss(nn.Module):def__init__(self,weight,gamma=2):super(Focal_Loss

Anthony_CH·2022-11-13 10:17

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