首先focal loss解决了正负样本不均衡问题，增加了对难样本的权重。 (3条消息) f
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2022-10-08 12:53:35
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首先focal loss解决了正负样本不均衡问题，增加了对难样本的权重。(3条消息) focal loss详解_为了写博客，要取一个好的名字的博客-CSDN博客_focal loss 这个公式中， at对负样本给予比较低的权重，解决负样本过高的问题，对pt根据样本是正样本还是负样本给予不同的值， P或1-p
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2022-10-17 12:27:01
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经搜索它是Kaiming大神团队在他们的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应用。本质上讲，focal loss就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个loss，总之这个工作一片好评就是了。大家还可以看知乎的讨论：《如何评价kaiming的Foc...
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2021-05-07 18:23:53
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Focal loss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。 目标识别有两大经典结构: 第一类是以Faster RCNN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
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2020-12-23 20:07:00
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object detection按其流程来说，分为两大类。一类是two stage，另一类是one stage detector 虽然one stage detector检测速度快，但是mAP准确度不行。 原因之一：(正负样本不平衡) 候选框中，仅仅非常少一部分含有物体。 这带来的问题就是：样本中会
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2020-12-06 11:16:00
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达Github：https://github.
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2022-01-06 15:48:02
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总述Focal loss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Focal loss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′y&a...
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2022-04-19 11:36:43
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class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average = size_average self.elipson = .
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2021-08-13 09:29:44
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在onestage的网络中，正负样本达到1:1000，这就会出现两个问题：1.样本不平衡 2.负样本主导loss。虽然负样本的loss小(因为大量的负样本是easy example，大量负样本是准确率很高的第0类)，但个数众多，加起来的loss甚至大于了正样本的loss focal loss先解决了样本不平衡的问题，即在CE上加权重，当class为1的时候，乘以权重alpha，当class为
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2018-08-20 22:50:00
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这个是自己用的focal loss的代码和公式推导这个是有retinanet:https://github.com/unsky/RetinaNet
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2018-07-31 13:58:00
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论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002代码地址：官方 github：
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2021-09-09 14:06:54
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Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者，加上R-CNN系列算法，这几种算法可以说是目标检测领域非常经典的算法了。这几种算法在提出之后经过数次改进，都得到了很高的精确度，但是one-stag
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2018-11-30 11:24:00
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tf实现Focal−Losstf实现Focal-Losstf实现Focal−Loss
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2021-08-02 14:47:30
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1、摘要迄今为止，精度最高的目标检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法，其中分类器应用于稀疏的一组候选目标位置。相比之下，对可能的目标位置进行常规、密集采样的单级检测器器有可能更快、更简单，但迄今仍落后于两阶段探测器的精度。在本文中，我们将探讨为什么会出现这种情况。我们发现，在密集检测器训练过程中所遇到的极端的前景和背景不平衡是其主要原因。我们建议通过重新构造标准的交叉熵损失来解决这个类的不平...
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2021-08-13 09:54:55
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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 Focal Loss for Dense Object Detection？记得查看；http://www.sohu.com/a/2258
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2023-08-14 12:25:40
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最近发现有人问Focal loss怎么实现，我这里分享一下代码，可以自行调节，进行少
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2022-11-20 14:46:45
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对于二分类问题，使用softmax或者sigmoid，在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块，从结果上来说应该是没什么区别，但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、在相关比赛项目当中还是可以使用的)。相关知识和代码总结如下。以下主要分为4个部分：交叉熵损失、二分类交叉熵损失、Focal loss及二分类Focal loss1. CE_
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2024-01-10 18:56:36
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0 前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的，经时间验证，在多种任务上，效果还是不错的。在理解Focal Loss前，需要先深刻理一下交叉熵损失，和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发，理解Focal Loss是如何分配样本权重的。Focal是动词Focus的形容词形式，那么它究竟Focus在什么地方呢？(详细的代码请看Gitee)。 1 交叉熵 1.1 交叉熵...
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2021-09-01 11:44:00
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