focalLoss 第4页

深度学习中常见的损失函数

L1LOSS(MAE平均绝对误差）2.L2LOSS（MSE均方差误差）3.SmoothL1LOSS4.IOULOSS及其各种变种三、常见的分类损失函数1.交叉熵损失函数CrossEntropyLoss2.FocalLoss

CVplayer111·2022-11-27 14:57

损失函数整理（分类和回归）

损失函数感知损失函数（perceptron）交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）权重交叉熵损失函数（Weightedcross-entropylossfunction）FocalLoss

CharlesWu123·2022-11-27 08:46

[课程笔记]（图像分割入门到实战）

文章目录语义分割与实例分割概述语义分割的应用语义分割数据集损失函数1.crossentropyloss2.weightedloss3.Focalloss4.DiceLossFCN全连接卷积神经网络转置卷积实现二维转置卷积转置卷积是一种卷积使用

小黑子和篮球·2022-11-25 16:18

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。

Lian_Ge_Blog·2022-11-25 11:54

yolov5 优化系列（三）：修改损失函数

1.使用Focalloss在util/loss.py中，computeloss类用于计算损失函数#Focallossg=h['fl_gamma']#focallossgammaifg>0:BCEcls,

weixin_50862344·2022-11-25 10:14

损失函数focal loss深度理解与简单实现

本文主要从二值交叉熵损失函数出发，通过代码实现的方式，去更好地理解FocalLoss对于数据不平衡问题、难易样本问题损失是如何权衡的。

视觉弘毅·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

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。

ronghuaiyang·2022-11-25 01:08

（大佬）睿智的目标检测9——Focal loss详解及其实现

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102853782睿智的目标检测9——Focalloss详解及其实现2020/5/13

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。

青松愉快·2022-11-25 01:37

Focal loss

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

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

为了写博客，要取一个好的名字·2022-11-25 01:36

FocalLoss损失函数

RetinaNet算法是基于anchor-based的目标检测模型，为了验证创新点focalloss的有效性提出RetinaNet网络。

卑微的搬运工o·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。

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

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-25 01:36

RetinaNet网络解析

RetinaNet是何凯明大神提出的一种网络，该网络结构采用FPN网络的结构(请参考博客FPN网络原理解析)，其主要创新点在于提出了一个新的损失函数FocalLoss(请参考博客FocalLoss损失函数详解

追逐AI的蜗牛·2022-11-25 01:18

RetinaNet详细解读

PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,andPiotrDollar机构FacebookAIResearch(FAIR)领域目标检测（objectdetection）简介使用FocalLoss

武倔·2022-11-25 00:14

目标检测论文阅读：GHM(anchor based)

文章的motivation和focalloss有一点相似，都是致力于不平衡

littleYii·2022-11-24 19:11

深度学习之目标检测（九）--YOLOv3 SPP理论介绍

理论介绍深度学习之目标检测（九）YOLOv3SPP理论介绍1.Mosaic图像增强2.SPP模块3.CIoULoss3.1IoULoss3.2GIoULoss3.3DIoULoss3.4CIoULoss4.FocalLoss

木卯_THU·2022-11-23 06:15

MMDetection论文总览

RetinaNet：一个使用FocalLoss的高性能单阶段

朱红的泪·2022-11-23 05:20

RetinaNet论文总结（Focal Loss）

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！

汪老板的员工1228·2022-11-23 00:28

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception（翻译）

|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets注：这篇文章相较于YOLOP改动较少，主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为FocalLoss

贰叁z·2022-11-20 22:27

YOLOV4用到的一些tricks以及代码实现（2）——CIou_Loss

本节介绍交叉熵，Focalloss，L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU的相关理论以及CIOU的理论与

xiaoyang0307·2022-11-20 08:19

yolov5 focal_loss源码解析

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss

辣大辣条·2022-11-20 07:48

目标检测中的类别损失和定位损失

文章目录类别损失1.CrossEntropyLoss交叉熵损失2.BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的交叉熵损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError

Miraclo_acc·2022-11-19 21:59

yolov5优化策略

目录增加小目标检测头更换9-mosaic数据增强调整参数Focalloss难样本的挖掘难例样本扩增

AI小丸子·2022-11-19 19:47

BERT模型—4.BERT模型在关系分类任务上的微调

文章目录引言一、项目环境配置二、数据集介绍三、代码介绍1.Focalloss损失函数四、测试结果1.代码运行程序2.代码预测程序数据代码见：https://gitee.com/lj857335332/bert_finetune_re

哎呦-_-不错·2022-11-19 06:05

数据不平衡问题及解决方案

数据不平衡问题及解决方案数据集分布解决方案1：过采样实现代码实验结果解决方案2：Focalloss内容实现代码实验结果解决方案3：[修正的交叉熵损失](https://kexue.fm/archives

adam-liu·2022-11-17 07:39

Linux深入浅出PyTorch（四）PyTorch进阶训练技巧

目录一、自定义损失函数1.以函数方式定义2.以类方式定义3.其他常见的自定义损失函数（1）BCE-DiceLoss（2）Jaccard/IntersectionoverUnion(IoU)Loss（3）FocalLoss

坚持不懈的小白白·2022-11-14 17:02

目标检测算法之YOLOv3 spp

其效果得到巨大提升，主要做了下面三种改进，最后一种改进focalloss根据作者是说效果不大，所以没做。1、图像增强Mosaic数据增强，就是将四张图片通过缩放等手段拼接在一起，增加单张图片内目标数。

C-V御用工程师·2022-11-14 07:35

改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / FL等

改进多种结构演示本篇文章基于基于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-tiny等网络最新结合不同Loss，包括PolyLoss/VarifocalLoss/GeneralizedFLoss/QualityFLoss/FocalLoss

芒果汁没有芒果·2022-11-13 10:14

【特征检测】Focal loss 及其反向传播，解决数据不均衡问题

FocalLoss:FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002我们都知道，当前的目标检测（ObjeceDetection

远岫出烟云·2022-11-12 05:06

如何通过Focal loss解决目标检测中样本不平衡问题

一般onestage目标检测模型存在正负样本数量不均衡问题，基于此FocalLossforDenseObjectDetection一文提出Focalloss计算方法用于解决正负样本不平衡问题。

ustczhng2012·2022-11-12 05:58

样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss

2022.03.30@修改于：2022.03.30文章目录1、样本不均衡解决办法1.1数据样本1.1.1欠采样、过采样1.1.2数据增强1.2目标（损失）函数1.2.1classweight1.2.2OHEM1.2.3Focalloss1.3

条件漫步·2022-11-12 04:31

NLP类别不均衡问题之loss大集合

最近在工作中也是碰到这个问题，花了些时间梳理并实践了下类别不均衡问题的解决方式，主要实践了下“魔改”loss（focalloss,GHMloss,diceloss等），整理了下。

PaperWeekly·2022-11-12 04:31

【目标检测】55、损失函数 | 分类检测分割中的损失函数和评价指标

文章目录一、分类1.1CrossEntropyLoss1.2带权重的交叉熵Loss1.3FocalLoss1.4Varifocalloss二、检测2.1bbox回归损失函数2.1.1L1损失2.1.2L2

呆呆的猫·2022-11-07 17:54

样本数量不平衡问题方案（Focal Loss & Circle Loss）

本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focalloss与交叉熵损失函数的对比，给出focalloss有效性的解释。

汀、·2022-10-26 09:31

损失函数汇总

·0-1损失：·平方损失：·绝对值损失：·hingeloss：·交叉熵损失：·focalloss：在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了

Du_JuneLi·2022-09-22 21:40

六、PyTorch进阶训练技巧

PyTorch进阶训练技巧文章目录六、PyTorch进阶训练技巧1.自定义损失函数1.1.函数定义1.2.类定义1.2.1.DiceLoss1.2.2.DiceBCELoss1.2.3.IoULoss1.2.4.FocalLoss2

沧夜2021·2022-09-14 07:57

Meta-Weight-Net[NIPS‘2019]：关于元学习/域自适应（meta learning/domain adaptation）优化噪声标签与类别不平衡的问题

二、Meta-Weight-Net[NIPS'2019]1.FocalLoss2.self-pacdlearning3.Meta-Weight-Net总结研究背景论文链接：Meta-Weight-Net

Zob_z·2022-09-06 07:43

【2022】计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总

Multi-headAttention3、讲一下selfattention的原理4、讲一下QKV的意义5、手写NMS代码6、为什么CascadeRCNN有效7、为什么DETR不需要NMS8、说下retinanet的focalloss9

BIT可达鸭·2022-09-05 07:44

深度学习之损失函数的介绍【详解】

文章目录1、CrossEntropyLoss（交叉熵）2、BinaryCrossEntropyLoss（二元交叉熵）3、BalanceBinaryCrossEntropyLoss（平衡二元交叉熵）4、FocalLoss1

全息数据·2022-08-17 13:19

2022 深度学习 & 计算机视觉 & 感知算法面经整理二十三（221 222 223 224 225 226 227 228 229 230）

文章目录2211x1卷积2223D卷积223稀疏卷积224空洞卷积225反卷积226PointNet++中BallQuery的动态规划代码写法227PointNet3DIOU怎么计算的228FocalLoss229

大叔爱学习.·2022-08-10 15:44

睿智的目标检测60——Keras Focal loss详解与在YoloV4当中的实现

睿智的目标检测60——KerasFocalloss详解与在YoloV4当中的实现学习前言什么是FocalLoss一、控制正负样本的权重二、控制容易分类和难分类样本的权重三、两种权重控制方法合并实现方式学习前言给

Bubbliiiing·2022-08-09 07:57

睿智的目标检测59——Pytorch Focal loss详解与在YoloV4当中的实现

睿智的目标检测59——PytorchFocalloss详解与在YoloV4当中的实现学习前言什么是FocalLoss一、控制正负样本的权重二、控制容易分类和难分类样本的权重三、两种权重控制方法合并实现方式学习前言给