文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务. 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题. 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的. 说到样本不平衡的解决方案,相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-score的,但是这个好像不能用在训练中当成损失.而Focal

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(modulating factor)\((1-p_t)^\gamma\),来减缓上述问题,提升模型精确. 一.技术背景 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:two-stage dete

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

论文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段的方法要更简单快速,但是准确率会有所损失.在进行训练时,前景与背景二者之间较大的类别不平衡是产生上述问题的原因.针对上述问题,本文对常规的损失函数进行修改,降低易分类样本产生的损失的贡献度.本文

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是模型预测属于类别y=1的概率.为了方便标记,定义: 交叉熵CE重写为: α-平衡交叉熵: 有一种解决类别不平衡的方法是引入一个值介于[0; 1]之间的权重因子α:当y=1时,取α; 当y=0时,取1-α. 这种方法,当

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

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focal loss,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:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti

[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:Focal Loss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Focal Loss>,原文作者:chengxiaoli. 今天更新一下恺明大神的Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

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: 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,输出概率越小则损失越小.此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优.那么Foc

论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 一. 提出背景 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的准确率,但是速度较慢.虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的

何凯明大佬 ICCV 2017 best student paper 作者提出focal loss的出发点也是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率,同时不影响原有的速度.one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因,作者认为原因是:样本的类别不均衡导致的.因此针对类别不均衡问题,作者提出一种新的损失函数:focal loss,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

      python代码创建拓扑: from mininet.net importMininet net =Mininet() # Creating nodes in the network. c0 = net.addController() //创建一个控制器 h0 = net.addHost('h0') //创建一台主机 s0 = net.addSwitch('s0') //创建一台交换机 h1 = net.addHost('h1') # Creating links between n

公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss 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

这个是自己用的focal loss的代码和公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss 这个是有retinanet:https://github.com/unsky/RetinaNet

Focal Loss 与 GHM Focal Loss Focal Loss 的提出主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意:这有别于正负样本数量不均衡问题)问题.下面以目标检测应用场景来说明. 一些 one-stage 的目标检测器通常会产生很多数量的 anchor box,但是只有极少数是正样本,导致正负样本数量不均衡.这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式. 由于在目标检测中,大量的候选目标都是易分样本,这些样本的损失很低,但是由于数量极不平衡,易分样本数量相对来说太多,最终主导了总的损失

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.然后我们从样本权利的角度出发,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? 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 有\(N\)个样本,输入一个\(C\)分类器,得到的输出为\(X\in \mathcal{

梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数) 1.梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降,通过迭代运算,收敛到最小值) 2.随机梯度与批量梯度计算是梯度下降的两种比较常用的方法,随机梯度下降法计算效率较高,不过不太稳定,对于批量梯度下降法,虽然计算速度较慢,但是计算方向稳定,它一定会朝着我们最优化的方向不断的进行靠近计算,结合以上两种方

Focal loss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化的设置. 首先是对损失函数的改造.论文中指出,限制目标检测网络性能的一个关键因素是类别不平衡.