Focal Loss for Dense Object DetectionICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高
样本不均衡样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。常见解决办法数据层面：采样，数据增强，数据合成等；算法层面：修改损失函数值，难例挖掘等。1. 数据层面数据层面主要包括对数据的采样与合成操作，采样指的是以一定的概率对数据进行选择，合成指的是重新生成与数据集样本数据类似的样本将其添加到原始数据集中，以达到
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2024-01-20 23:13:05
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以下仅仅摘出解决分类回归问题的相关内容。3. 提出的方法提出的PAM生成对分类和回归敏感的解耦特征。通过R-ARM进行锚定细化，以基于关键回归特征获得高质量的候选旋转。通过DAL策略，动态选择捕捉关键特征的锚定作为训练的正样本。这样可以减少分类和回归之间的不一致性，从而有效地提高检测性能。 A. Polarization Attention Module（PAM）PAM橙色块
一、woe是什么？ WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。 WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择
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。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： 其中y‘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
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2024-01-29 00:51:55
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危害从样本量悬殊的角度
考虑 loss_function 通常都是正负例 loss 的求和，那么一旦一方样本数居多，loss就偏向于一方的loss，说明就在学习负例。造成最终结果不正确。 从易分类的角度
一定有些样本是特别易分类的，一旦这些样本量多起来，就对 loss 贡献不容小觑了。造成最终模型学习不好。 solution解决样本不均
采样
降采样
直接负例10%采样如果担心
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2023-06-26 12:41:19
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文章目录数据不平衡类别不平横会影响模型的效果如何解决 数据不平衡很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。不平衡程度相同的问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。可以把问题根据难度从小到大排个序：大数
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2024-01-28 14:38:32
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类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。下面以这样的一种情况作为假设实例，假定正类样例较少，反类样例较多。一半对于样本平衡的二类分类任务，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如我们通常这样子比较预测值y>0.5，则样本为正类，而y<0.5，则样本为负类。几率y/(1-y)反映了正例可能性与负例可能性之比值，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能
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2024-05-13 16:10:22
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样本不均衡问题及其解决办法1 样本不均衡的问题2 imbalanced-learn库3 重采样3.1 欠采样3.1.1 随机欠采样3.1.2 NearMiss算法3.1.3 ENN3.1.4 RENN3.1.5 Tomek Link Removal3.2 欠采样3.2.1 随机过采样3.2.2 SMOTE3.2.3 BorderlineSMOTE3.2.4 ADASYN3.3 过采样和欠采样结合
在机器学习中，数据不平衡问题是最为常见、最头疼的问题，如何解决数据不平衡问题直接影响模型效果，在此总结一下数据不平衡的解决方案，喜欢的朋友请点赞、收藏、关注。1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归
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2024-01-08 14:27:58
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不平衡数据的出现场景搜索引擎的点击预测：点击的网页往往占据很小的比例电子商务领域的商品推荐：推荐的商品被购买的比例很低信用卡欺诈检测网络攻击识别 解决方案从数据的角度：抽样，从而使得不同类别的数据相对均衡从算法的角度：考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化 抽样随机欠抽样：从多数类中随机选择少量样本再合并原有少数类样本作为新的训练数据集有放回抽样无放回抽样会造成一些信息缺
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2024-08-01 08:49:22
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文章目录focal loss 提出的场景和针对的问题focal loss 提出的场景：目标检测focal loss 针对的问题：类别不平衡如何处理目标检测下的类别不平衡如何理解目标检测场景下的样本和类别two-stageone-stagefocal loss的算法focal loss的思想focal loss的局限假设的局限适用场景的局限focal loss用于图像分类 focal lo
前言准备在欧卡2实现无人驾驶，第一步使用paddlepaddle框架的paddleseg模块对车道线语义分割。语义分割数据集本文采用的数据集是tusimple数据集，图森车道线检测数据集。 下载地址：传送门 对数据集做了一些简单的处理，记录原始图像和带标签图像的文件路径关系。 数据集样例：paddleseg这是百度深度学习框架推出的语义分割模块，集成了很多大佬写好的模型，只需要直接配置就可以使用这
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2024-07-09 20:36:06
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## 深度学习样本不平衡
在进行深度学习任务时，经常会遇到样本不平衡的问题。样本不平衡指的是训练数据中各个类别的样本数量差异很大，这会导致模型在训练过程中偏向于数量多的类别，而忽略数量少的类别，影响模型的泛化能力。
### 样本不平衡的影响
当样本不平衡时，模型可能会出现以下问题：
1. **偏向性：** 模型更倾向于预测数量多的类别，忽略数量少的类别。
2. **泛化能力下降：** 模型
原创
2024-05-01 06:33:57
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很多分类学习方法针对都有一个共同的基本假设，即不同类别的训练数据数目相当，即使稍有差别，通常影响不大。但如果差别较大，就会对学习过程造成困扰。在现实场景中，比如银行欺诈，异常登录，网络入侵等领域中，大多数数据通常有不到1%少量但异常数据。这就使得对于处理不平衡数据有着及其重要的意义。1.使用正确的评估指标例如对于有998个的反例，但正例只有2个，那么学习方法只要返回一个永远把样本预测为反例的学习器
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2024-01-03 15:45:06
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一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
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2023-10-05 18:17:42
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一. 什么是样本不平衡对于一个二分类问题，若两个类别的样本数目相差很大，那么在模型训练时会出现很严重的问题。举一个简单的例子：对一个图片集分类，其中狗有990张，猫有10张，像这样属于某一分类的数据量与其他分类的数据量相比很少的情况就称为不平衡。这时在模型里只需要把所有输入的样本都预测分类为狗就可获得99%的准确率，而这样训练得到的分类器却是没有用（价值）的，因为该模型无法预测分类出为猫的图片，即
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2024-05-30 10:06:32
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数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。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类别不均衡问题的解决方式，主要实践了“魔改”loss（focal loss, GHM loss, dice loss 等），整理如下。所有的 Loss 实践代码在这里：https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch数据不均衡问题也可以说是一个长尾问题，
为什么训练数据不平衡时会出现问题？ 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降，所以绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。 总结来说，出现样本不平衡问题的本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于：1、 训练
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2024-03-13 10:31:35
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一般one stage目标检测模型存在正负样本数量不均衡问题，基于此Focal Loss for Dense Object Detection一文提出Focal loss计算方法用于解决正负样本不平衡问题。一句话总结：根据置信度结果动态调整交叉熵损失解决类别不平衡问题（当预测正确的置信度增加时，loss的权重系数会逐渐衰减至0，这样模型训练的loss更关注难例，而大量容易的例子其loss贡献很低）
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2024-03-31 15:33:05
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