Focal Loss(RetinaNet) 与 OHEM
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 ...
原文：focal loss和ohem
公式推导：https: github.com zimenglan sysu paper note blob master focal loss.pdf 使用的代码：https: github.com zimenglan sysu Focal Loss 在onestage的网络中，正负样本达到 : ，这就会出现两个问题： .样本不平衡 .负样本主导loss。虽然负样本的loss小 因为大量的负样本是 ...
2018-08-20 22:50 0 10283 推荐指数：
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Focal Loss和OHEM如何应用到Faster R-CNN
转发：https://blog.csdn.net/WYXHAHAHA123/article/details/87915098 在物体检测问题中，主要分为两类检测器模型：one stage de ...
Focal Loss 理解
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。 看到这个 loss，开始感觉很神奇，感觉大有用途。因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中 ...
Focal Loss笔记
论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 Focal Loss 是何恺明设计的为了解决one-stage目标检测在训练阶段前景类和背景类极度不均衡（如1：1000）的场景的损失函数。它是由二分类交叉熵改造而来的。 标准交叉熵 其中，p是模型预测 ...
Focal Loss理解
1. 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 ...
Focal Loss 损失函数简述
Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题，如目标检测中大量简单的background，很少量较难的foreground样本。Focal Loss通过修改交叉熵函数，通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子 ...
Focal loss and weighted loss学习记录
首先回顾一下交叉熵: Softmax层的作用是把输出变成概率分布，假设神经网络的原始输出为y1,y2,….,yn，那么经过Softmax回归处理之后的输出为： 交叉熵刻画的是实际输出（概率）与 ...