focal

2021CVPR-Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing

用于RGBD人脸反欺骗的交叉模式焦损摘要：自动检测呈现攻击的方法对于确保面部识别技术的可靠使用至关重要。文献中提供的大多数用于呈现攻击检测(PAD)的方法都无法将其推广到看不见的攻击。近年来，人们提出了多通道方法来提高PAD系统的鲁棒性。通常，只有有限数量的数据可用于附加通道，这限制了这些方法的有效性。在这项工作中，我们提出了一种新的PAD框架，它使用了RGB和深度通道，并引入了一种新的损耗函数。
Jennifer_msn·2022-02-09 07:27

【FOCAL TRANSFORMER】focal transformer和FOCAL SELF ATTENTION代码复现

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.00641代码地址：https://github.com/microsoft/Focal-Transform
kim_jisoo123·2022-02-06 07:29

论文阅读笔记 | Transformer系列——Focal Transformer

如有错误，恳请指出。文章目录1.Introduction2.Method2.1Modelarchitecture2.2Focalself-attention3.Resultpaper：FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformerscode：未开源摘要：VisionTransformer及其变体在各种计算机视觉任务
Clichong·2022-02-04 17:25

【slowfast 损失函数改进】深度学习网络通用改进方案：slowfast的损失函数（使用focal loss解决不平衡数据）改进

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slowfast对数据集训练4.5实验对比4.6实时查看GPU使用情况引言我最近一个月都在写论文，反反复复改了不下20次。我觉得还是写博客舒服，只要把思路写清楚就可以，不用在乎用词和语法问题。本
计算机视觉-杨帆·2021-11-03 19:02

Focal Loss损失函数、RetinaNet网络

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。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。虽然可以通过减少proposal的数量或
Tc.小浩·2021-10-24 19:13

「Ubuntu」仓库 “https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu focal Release” 没有 Release 文件。

环境系统：Ubuntu18.04问题执行sudoapt-getupdate后产生如下错误：解决把/etc/apt/sources.list中的内容全删了就不报错了，所以应该是镜像源出了问题，而去清华官网添加最新的镜像源（link：清华镜像）仍然会报这个错误，所以暂时不用清华的了，可以自行更换其他镜像源。
Liiipseoroinis·2021-10-19 11:17

Ubuntu20.04 Focal Cloudimage扩容以及KVM安装的问题记录

运行Ubuntu20.04的KVM虚机遇到一些问题,单独总结一下镜像扩容不能用virt-resize--expand/dev/sda1old.qcow2new.qcow2这样的命令,这样制作出来的镜像,丢失了/dev/sda14,/dev/sda15这两个分区,变成了/dev/sda1,/dev/sda2,/dev/sda3,会导致install--import时卡住.用virt-filesyst
Milton·2021-10-08 20:00

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-
·2021-07-28 15:39

样本不均衡-Focal loss，GHM

Ref:https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.pdfhttps
第一个读书笔记·2021-07-05 17:37

交叉熵损失函数（信息量、信息熵、KL散度）_Focal Loss_

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的内容可参考我的下一篇博文：https://blog.csdn.net/weixin_42649699/article/details/118255143信息量信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随
℡ヾNothing-_哥·2021-06-26 15:44

好马配好鞍，宝骏配FOCAL

在汽车音响改装行业经常听见这样两句话：“我的车这么好，还需要改音响？”“我的车这么便宜，就不用改音响了吧”。其实音响改装与否和车的价值无关，我们对于音乐的追求有多执着才是关键！今天就和大家分享一款宝骏501改装全套法国知名音响套装的案例。前声场配置为FOCALPS165FX二分频套装。倒膜安装在A柱上，A柱的改装也很有个性。这款喇叭采用的是原法国进口材质，在人声表现方面尤其传神，非常的均衡，乐器的
城市猎刃·2021-06-20 12:22

pve模板制作cloud-init

ubuntu33wgethttp://cloud-images.ubuntu.com/releases/focal/release/ubuntu-20.04-server-cloudimg-amd64.
小黑佬·2021-06-08 15:09

技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss

【本期推荐专题】物联网从业人员必读：华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理。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。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。今天更新一下恺明大神的FocalLoss，它是Kaiming大神团队在他们的
华为云·2021-05-24 11:12

来自FOCAL音箱专利技术

法国Focal专业音箱具有众多专利技术，在实际应用中可得到其他同
少壮不努力老大卖乐器·2021-05-08 11:11

《Focal FCN: Towards Biomedical Small Object Segmentation with Limited Training Data》 论文笔记

《FocalFCN:TowardsBiomedicalSmallObjectSegmentationwithLimitedTrainingData》论文笔记论文链接FocalFCN:TowardsBiomedicalSmallObjectSegmentationwithLimitedTrainingData论文概述小目标分割是医学图像中的传统任务。如今基于深度学习的方法来检测小目标错误率仍然很高。
一场绮梦泪相似丶·2021-04-28 11:21

pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss

分类问题常用的几种损失，记录下来备忘，后续不断完善。nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题CE=nn.CrossEntropyLoss()loss=CE(input,target)Input:(N,C),dtype:float,N是样本数量，在批次计算时通常就是batch_sizetarget:(N),dtype:long，是类别号，0≤targets[i]≤C−1p
Brikie·2021-04-26 21:54

技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss

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。今天更新一下恺明大神的FocalLoss，它是Kaiming大神团队在他们的论文FocalLossforDenseObjectDetection提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。ICCV2017RBG和Kaiming大神的新作（https://arxiv.org/
华为云·2021-04-19 14:25

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

个人感觉从理论上在实际场景下应该很有效，在自己的数据集上使用也涨了2个点。现实中标注的数据大部分不确定性都很很强、场景也更复杂。引入GeneralizedFocalLoss可以有效的提升鲁棒性。一、主要贡献作者认为现有的密集检测器存在问题（以FCOS为例）：image.png1、classificationscore和iou/centernessscore的训练过程和推理过程不一致在训练过程中两个
_从前从前_·2021-03-11 10:58

focal-loss

概率分布概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验，则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率，即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示，则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布，即随机变量的可能取值及取得对应值的概率。根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。交叉熵两个概率分布之间的距
九日書心·2021-02-27 14:11

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.
VincentLee·2021-01-15 13:39

苹果M1芯片上借助Linux虚拟机搭建Docker环境

Dockerdesktopapp，对于我目前开发时必须的本地FastDFS环境影响很大，研究到一套在M1芯片上搭建ARMbaseLinux虚拟机的路子，这样就不会被macOS限制了准备工作下载ARMbaseLinux镜像：focal-desktop-arm64
DogEastWest·2020-12-19 19:27

损失计算（2）：Focal Loss【类别、难易不均衡问题的处理】

1类别不均衡问题类别不均衡是指在机器学习的分类问题中，预测目标不同类别之间样本数量存在较大差异。如二分类中，正例1000个，负例10个，那模型只要简单将所有样本预测为正，就可以获得超高准确率，但是往往这并不是我们想要的结果。比如新冠感染者的检查，感染者明显是人群中的少数，采用上述策略，就会倾向于认为所有人都是未感染者，这是不可以的，因为这种情况下，感染者虽然是少数，但是带来的影响却是巨大的，因此我
DeepNLPLearner·2020-12-09 18:16

ubuntu 换源深层次解析

我们可以看出树莓派下的ubuntu20.04的Codename是focal，可能会有人疑问记住这个干嘛，下面介绍详细的换源方法：
多年以后ls·2020-12-01 11:41

交叉熵损失函数和focal loss_目标检测分类损失函数——Cross entropy、Focal loss

一、CrossEntropyLoss交叉熵是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，刻画的是实际输出与期望输出的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。1.CELoss的定义假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，H(p,q)为交叉熵，则：当时，交叉熵取得最小值，因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况。交叉熵接近于熵，便是针对更好的逼近，事实上模型的输出与期望的输
weixin_39517199·2020-11-24 05:14

Zabbix安装Ubuntu

运行环境系统版本：Ubuntu20.04.1LTS软件版本：zabbix-release_5.0-1+focal_all.deb硬件要求：无安装过程1、安装APT-Zabbix存储库APT-Zabbix
沙米_珠海·2020-11-10 22:07

优雅外观下隐藏的强悍实力，法国Focal Chorus 706书架音箱

播放音乐的载体从古老的乐器，到近代的留声机，再到录音机、CD、MP3，都在为人们带来各种各样美妙的天籁之声。但这些传统的播放方式已渐渐远去，虽然手机是如今最方便的音乐播放器，但是对有一定音乐鉴赏的发烧友来说，手机的音质却不尽如人意，需要选择品质过硬的播放器材才能还原音乐的原汁原味。如果没有给力的音响设备，听起来总不是个味儿。在电商618大促期间，相信不少小伙伴们都想要趁着优惠力度大入手一些心仪的音
有趣玩科技·2020-10-09 21:13

Focal Loss理解

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。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
blossom32100·2020-10-09 18:22

Focal loss论文解析

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。正负样本失衡不仅仅在目标检测算法中会出现，在别的机器学习任务中同样会出现，这篇论文为我们解决类似问题提供了一个很好的启发，所以我认为无论是否从事目标检测领域相关工作，都可以来看一看这篇好论文。论文的关键性改进在于对损失函数的改造以及对参数初始
kuadoh96·2020-10-06 20:00

《Focal Loss for Object Detection》阅读笔记

阻碍One-tageDetector的性能最大的障碍在于训练数据classimbalance,文中通过修改cross-entropyloss,降权well-classifiedsamples从而模型性能。以前的方法R-CNN系列方法通过two-stage级联和启发式采样处理classimbalance问题，proposalstage快速缩小候选目标的位置到一个较小的数量(eg.,1~2k),过滤掉
taotaobujue_hi·2020-09-16 23:44

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
Bubbliiiing·2020-09-16 00:35

focal loss

importtorchimporttorch.nnasnnclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=0,eps=1e-7):super(FocalLoss,self).__init__()self.gamma=gammaself.eps=epsself.ce=torch.nn.CrossEntropyLoss()defforward(self
Bazinga521·2020-09-15 07:04

keras学习笔记(六)：实现CLR和Focal Loss

1.CLR(CyclicalLearningRate)优化器是构建神经网络非常重要的一部分，一个好的优化器可以是模型收敛更快，而且可能性能更好。优化器到现在已经迭代了多个版本，从最开始的SGD，到学习率随时间衰减的SGD，再到自适应优化器（AdaptiveLearningRates），典型代表便是AdaGrad,AdaDelta,RMSpropandAdam。现在大部分做法依然是设置一个固定学习率
linxid·2020-09-14 00:55

focal loss和dmi loss的keras(tf.keras)实现

话不多说focalloss原文主要解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的问题损失函数实现：fromtensorflow.kerasimportbackendasKdefcategorical_focal_loss_fixed
leeber_94·2020-09-14 00:39

Ubuntu20.04安装向日葵

安装向日葵环境介绍安装报错问题解决环境介绍Ubuntu20.04，focal，安装版本SunloginClient-10.0.2.24779_amd64.deb安装报错我用sudoapt-getinstallsunloginclient
Chaliive·2020-09-13 12:02

Focal Loss和它背后的男人RetinaNet

文章目录FocalLossRetinaNetBackboneAnchordetection模块模型初始化模型训练与预测与其他模型的对比参考说起FocalLoss，相信做CV的都不会陌生，当面临正负样本不平衡时可能第一个想到的就是用FocalLoss试试。但是怕是很多人会不知道这篇论文中所提出的onestage目标检测模型RetinaNet，这也难怪，就连论文里面也说了RetinaNet模型层面没有
我是小将·2020-09-12 21:45

基于平衡因子的聚焦损失函数(Focal loss function)的python(torch)类实现

一、聚焦损失函数和平衡因子基础知识从分类错误代价和样本困难程序两个方面思考，有时间再写。二、基于平衡因子的聚焦损失函数的python(torch)类实现classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=4.5,alpha=0.05):super(FocalLoss,self).__init__()self.gamma=gammaself.alpha=
不想用真名了·2020-09-12 21:09

Focal loss

见链接http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019084
faithenXX·2020-09-12 04:27

E: The repository ‘http://ppa.launchpad.net/projectatomic/ppa/ubuntu focal Release‘ does not have a

这个是在win10上安装的Ubuntu操作系统；准备安装下其他的软件，apt-getupdate的时候，发现第【8】步的时候失败了。。。root@N-20HEPF15JN1Q:/home/ubuntu#apt-getupdate-qqE:Therepository'http://ppa.launchpad.net/projectatomic/ppa/ubuntufocalRelease'doesn
Zhang Daopin·2020-09-10 23:24

AI面试第四弹(CV常问loss之focal loss)

一、二分类focalloss1、一句话概括：focalloss，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难分类的样本。2、出发点：希望one-stagedetector可以达到two-stagedetector的准确率，同时不影响原有的速度在objectdetection领域，一张图像可能生成成千上万的candidateloca
加油11dd23·2020-09-02 14:06

阅读笔记之解决正负样本不均衡---《Focal loss for Dense Obiect Detection》

目录一、论文信息二、阅读笔记三、个人理解四、相似文章推荐五、代码实现一、论文信息论文：《FocallossforDenseObiectDetection》论文信息：RBG和Kaiming大神在ICCV2017年的大作原版论文的地址：FocallossforDenseObiectDetection（英文版免费下载，网页右上角的download）论文翻译：用于密集目标检测的焦点损失论文代码地址：git
走呀去看海·2020-08-26 15:41

mmdetection添加focal loss

最近刚打完一个交通标志检测的比赛，最终排名为18/1073，虽然成绩不好，但是收获了很多，之前打比赛一直使用caffe和detectron框架，这次初步尝试了一下商汤开源的mmdetection，发现模块化的东西很多，用起来也很顺手。由于网上资料不多，所以记录一下一些训练的方法。1.focallossmmdet提供的configs文件里只在retinanet中打开了focalloss的功能，主要是
chenzy_hust·2020-08-26 15:21

目标检测经典工作：RetinaNet和它背后的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RetinaNet是通过对单目标检测模型(如YOLO和SSD)进行两次改进而形成的：1.FeaturePyramidNetworksforObjectDetection（https://arxiv.org/abs/1612.03144）2.FocalLossforDenseObjectDetection（https://arxiv
AI算法修炼营·2020-08-26 14:46

Focal Loss for Dense Object Detection

摘要：至今最高准确度的目标检测器基于由R-CNN普及的两阶段方法，即在少量候选目标位置后应用一个分类器。与之相对，用于可能目标位置的规律且密集抽样的单阶段检测器有更快且更简单的潜力，但至今为止，在准确度上落后于两阶段检测器。本文中，我们研究了为什么是这种情况。我们发现，在训练密集检测器时遇到的极端前景－背景类别失衡，是核心的原因。我们计划通过改变标准交叉熵损失，使其减少正确分类样本的损失。我们全新
qqadssp·2020-08-26 14:14

【论文阅读记录】Focal Loss for Dense Object Detection

前言：{之前就见过几次FocalLoss（焦点损失），只是知道它可以用于解决样本不均衡[1]，这次就来详细了解一下这种损失和对应的一种模型：RetinaNet。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf}正文：{在论文的第一节，作者提到，目前state-of-art的目标检测模型是双阶段的结构，即首先获取提议区域，之后再进行进一步检查。但是本论文给出了仅通过
爱吃苹果的魚·2020-08-26 12:54

focal loss交叉熵 改进目标检测正负样本不均衡策略

(43条消息)focalloss交叉熵_DLUT_yan的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_43384257/article/details/103620753
往事如yan·2020-08-26 11:42

让耳机更具有现场感的峡谷声场技术

FocalKanta系列承袭自家顶级产品诸多先进技术，以丰富配色及外观妆点居家音乐生活倘若在别的Hi-End音响品牌音箱看到如此鲜艳多彩的外观，或许会让人感到十分惊讶，但出现在法国Focal身上却是一点都没有违和感
HiFi秀·2020-08-25 09:33

Focal专利技术 TMD悬边

在过去的20年里，Focal一直致力于掌控第3代W型纸盆锥体的“分界点”（一个特定频率，导致纸盆锥体变形及声音失真），以及大幅降低高频扬声器的共振。
少壮不努力老大卖乐器·2020-08-24 02:23

好声音源自天然，Focal专利技术亚麻复合夹层扬声器

Focal的工程师在2013年推出了历时5年研发的采用优质亚麻纤维制成的扬声器纸盆。
少壮不努力老大卖乐器·2020-08-24 01:45

Google Earth Engine---形态操作

形态操作MorphologicalOperationsGEE改进了形态操作成为焦点操作（focaloperations），具体为Image类的focal_max(),focal_min(),focal_median
GISna·2020-08-23 23:34

Google Earth Engine学习笔记（一）

MorphologicalOperations（形态学操作）原文EarthEngineimplementsmorphologicaloperationsasfocaloperations,specificallyfocal_max(),focal_min
SONGYINGXU·2020-08-23 22:55
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