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FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RF…
FocalLoss是对不均衡类别样本训练的一种尝试，但是未必有效。.比如Yolov3的训练策略中，引入focalloss，mAP不升反降。.个人总结，FocalLoss使用需要注意：.标签要纯净：例如Yolov3的训练策略中，作者将IoU大于0.5的负例，设置为忽略样例，不产生loss，就是因为有...
原文：FocalLoss论文理解及公式推导-AIUAI题目:FocalLossforDenseObjectDetection-ICCV2017作者:Tsung-Yi,Lin,PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,PiotrDollar团队:FAIR精度最高的目标检测器往往基于RCNN的two-stage...
FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RFCN这样需要regionproposal的检测
FocalLoss这篇文章是HeKaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章。关于这篇文章在知乎上有相关的讨论。最近一直在做强化学习相关的东西，目标检测方面很…
二、FocalLoss.这个是本文的一大创新，也是重点内容，它是对crossentropyloss的一种改进。.下面先看看一个二分类的交叉熵表示.为了方便定义:这样可以得到.这种loss的计算方法在有大量易分类的样本中，难分类的样本容易本起不到决定性的作用。.为了平衡...
Focalloss最早是Heetal在论文FocalLossforDenseObjectDetection中实现的。在这篇文章发表之前，对象检测实际上一直被认为是一个很难解决的问题，尤其是很难检测图像中的小尺寸对象。
如上图，Focalloss引入了超参数γ，论文7中建议取值为2。那么现在的问题来了：γ一直是2，这样合适吗？可否把超参数变成自适应求解？Focalloss是基于检测问题提出的，是否适用于分类？几类？几十类？几百类？参考文献：1.
以前的神经网络没有识别难易任务自动分配精力的方式，focalloss带来了这种自适应反馈。同样能够实现这种自适应方式的还有在线难样本挖掘（OnlineHardExampleMining,OHEM）。2016年的VNet论文首次提出了DiceLoss，应该是Class-Level的Loss的代表。
3.FocalLossTheFocalLossisdesignedtoaddresstheone-stageob-jectdetectionscenarioinwhichthereisanextremeim-balancebetweenforegroundandbackgroundclassesduringtraining(e.g.,1:1000).Weintroducethefocallossstartingfromthecrossentropy(CE)lossforbinaryclassification1:CE(p,y)=(−log(p)ify=1−log(1−p...
FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RF…
FocalLoss是对不均衡类别样本训练的一种尝试，但是未必有效。.比如Yolov3的训练策略中，引入focalloss，mAP不升反降。.个人总结，FocalLoss使用需要注意：.标签要纯净：例如Yolov3的训练策略中，作者将IoU大于0.5的负例，设置为忽略样例，不产生loss，就是因为有...
原文：FocalLoss论文理解及公式推导-AIUAI题目:FocalLossforDenseObjectDetection-ICCV2017作者:Tsung-Yi,Lin,PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,PiotrDollar团队:FAIR精度最高的目标检测器往往基于RCNN的two-stage...
FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RFCN这样需要regionproposal的检测
FocalLoss这篇文章是HeKaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章。关于这篇文章在知乎上有相关的讨论。最近一直在做强化学习相关的东西，目标检测方面很…
二、FocalLoss.这个是本文的一大创新，也是重点内容，它是对crossentropyloss的一种改进。.下面先看看一个二分类的交叉熵表示.为了方便定义:这样可以得到.这种loss的计算方法在有大量易分类的样本中，难分类的样本容易本起不到决定性的作用。.为了平衡...
Focalloss最早是Heetal在论文FocalLossforDenseObjectDetection中实现的。在这篇文章发表之前，对象检测实际上一直被认为是一个很难解决的问题，尤其是很难检测图像中的小尺寸对象。
如上图，Focalloss引入了超参数γ，论文7中建议取值为2。那么现在的问题来了：γ一直是2，这样合适吗？可否把超参数变成自适应求解？Focalloss是基于检测问题提出的，是否适用于分类？几类？几十类？几百类？参考文献：1.
以前的神经网络没有识别难易任务自动分配精力的方式，focalloss带来了这种自适应反馈。同样能够实现这种自适应方式的还有在线难样本挖掘（OnlineHardExampleMining,OHEM）。2016年的VNet论文首次提出了DiceLoss，应该是Class-Level的Loss的代表。
3.FocalLossTheFocalLossisdesignedtoaddresstheone-stageob-jectdetectionscenarioinwhichthereisanextremeim-balancebetweenforegroundandbackgroundclassesduringtraining(e.g.,1:1000).Weintroducethefocallossstartingfromthecrossentropy(CE)lossforbinaryclassification1:CE(p,y)=(−log(p)ify=1−log(1−p...
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