loss_centerness

时间: 2024-08-12 08:09:33 浏览: 55
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loss_loss_unet分割_UNet_

Loss Centerness是一种用于目标检测任务中的正则化技术，尤其在使用中心点框（Center-based Object Detection）方法，如Faster R-CNN和CornerNet系列中。它最初是在Focal Loss的基础上发展起来的，目的是优化对目标检测中关键区域（如物体的中心点）的关注。 传统的检测损失函数，如IoU Loss，倾向于关注容易预测的区域，而忽视了边界附近的像素或小目标。Loss Centerness通过引入额外的centerness loss，帮助网络学习更关注那些具有高置信度的物体中心，即使这些中心点周围可能有噪声或者不完整的信息。 Loss Centerness通常与其它损失函数如Box Regression Loss（例如Smooth L1 Loss）和Classification Loss（如Focal Loss）结合使用，形成一个综合的损失函数，以提升检测器对于物体中心的定位精度。这样做的好处是可以提高模型对目标检测的鲁棒性和性能。
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for y_hat_el, y in zip(y_hat_levels, target): loss_levels.append(loss_function(y_hat_el, y)) # Overall Loss loss_final = loss_function(y_hat, target[0]) # Pyramid Losses (Deep Supervision) loss_deep_super = torch.sum(torch.stack(loss_levels)) loss = loss_final + loss_deep_super是什么意思

接下来，计算总体损失（loss_final），通过调用loss_function计算y_hat和target[0]之间的损失。这里假设target[0]表示金字塔目标数据的第一个层级。 然后，计算金字塔损失（loss_deep_super），通过将...

def __call__(self, pred, labels): # pred是前面网络得到的的通用扰动和wav_data的结合， labels是说话人编号和原始音频wav_data的dict loss_dict_grad = {} loss_dict = {} pred_dict = {} label_dict = {} for key, loss in self.loss_all.items(): B = len(labels[key]) model = loss.get('model', None) if model is not None: pred_shape = pred.shape repeat = pred_shape[1]//3200 pred_this = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) # 修改扰动与wav_data结合后的形状 label_this = torch.stack([labels[key]]*repeat, dim=1).view(B*repeat) pred_this = model(pred_this) # 把扰动后的wav_data扔到SincNet里面 else: pred_this = pred label_this = labels[key] label = labels[key] loss_func = loss["loss_func"] loss_this = loss_func(pred, label) * loss['factor'] loss_dict[key] = loss_this.detach().cpu().item() loss_dict_grad[key] = loss_this pred_dict[key] = pred_this.detach() label_dict[key] = label_this.detach() loss_list = [v for k,v in loss_dict_grad.items()] loss_total = sum(loss_list) # loss_total = loss_dict_grad['norm'] * self.loss_all['norm']['factor'] loss_dict["loss_total"] = loss_total.detach().cpu().item() return loss_total, loss_dict, loss_dict_grad, pred_dict, label_dict

这段代码是一个损失函数的计算函数，输入参数是模型的输出pred和标签labels，其中pred是前面网络得到的扰动和wav数据的结合，...最后，该函数返回了总损失值loss_total，以及每个损失函数的结果和对应的pred和label。

def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思

这段代码定义了一个名为 get_loss 的函数，该函数用于根据给定的 loss_args 参数获取损失函数。 函数的功能如下： 1. 从 loss_args 字典中获取损失函数的类型 loss_type。 2. 使用正则表达式来判断损失...
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return dict( img=img, target=target, y_hat=y_hat, loss=loss, loss_final=loss_final, loss_deep_super=loss_deep_super )是什么意思

- loss_final: 表示最终损失值 - loss_deep_super: 表示深度监督损失值 这段代码将这些变量封装在一个字典中，并通过return语句返回给调用函数。调用函数可以通过接收返回值，并访问对应的键来获取相应的变量...

ppdet.engine INFO: Epoch: [582] [40/58] learning_rate: 0.000033 loss_xy: 0.371976 loss_wh: 0.256273 loss_iou: 1.260561 loss_iou_aware: 0.418214 loss_obj: 0.515011 loss_cls: 0.008819 loss: 2.905275 eta: 0:00:10 batch_cost: 0.5456 data_cost: 0.0002 ips: 21.9922 images/s

其中包括了当前训练轮次（Epoch）、当前批次的学习率（learning_rate）、不同类型的损失值（如loss_xy、loss_wh等）以及每批次处理的时间（batch_cost）、数据读取时间（data_cost）和每秒处理的图像数（ips）等信息...

解释loss_dict_reduced = utils.reduce_dict(loss_dict) losses_reduced = sum(loss for loss in loss_dict_reduced.values())

在这里，我们先通过utils.reduce_dict(loss_dict)将多个loss值合并成一个字典loss_dict_reduced，其中每个键值对表示一个loss和对应的进程数。这是因为在分布式训练中，每个进程都会计算一个loss值，我们需要将...

解释代码： # 保存文件和权重 np.savetxt('./log/AE/train_loss_list.txt', np.array(train_loss_list)) np.savetxt('./log/AE/valid_loss_list.txt', np.array(test_loss_list)) # loss可视化 visualizer = LossVisualizer(train_loss_list, test_loss_list, "./results/AE/AE_loss.jpg") visualizer.draw() # 存储最终权值文件 torch.save(best_model_weights, './results/AE/best.pth')

1.np.savetxt('./log/AE/train_loss_list.txt', np.array(train_loss_list)): 这行代码将训练损失列表train_loss_list保存为文本文件train_loss_list.txt。使用NumPy库的np.savetxt()函数将NumPy数组np....

epoch_loss_values=[] loss=loss_function(outputs,labels) epoch_loss += loss.item() epoch_loss /= step epoch_loss_values.append(epoch_loss)这段代码解读一下

这段代码是一个训练神经...- epoch_loss_values.append(epoch_loss)：将当前 epoch 的平均损失值添加到 epoch_loss_values 列表中。 这段代码的作用是跟踪训练过程中损失值的变化，以便更好地了解模型的训练情况。

我们构建了一个loss函数 loss = loss_fn(input, target) 但在训练过程中，我们遇到了正负样本数量不均衡的问题，此时我们可能会尝试一些bootstrap的方法 请实现以下函数： def bootstrap_loss(input, target, loss_fn, K, loss_thresh): 1. Input和target的size均为 (n,), loss_fn(input, target)的输出也为 (n,) 2. K为最少取值的点数，loss_thresh为阈值，loss大于阈值的都需要进行计算 另外，请回答以下问题 1. 这个bootstrap函数具体起到了什么作用？请结合K和loss_thresh进行回答

def bootstrap_loss(input, target, loss_fn, K, loss_thresh): # 将input和target合并成一个矩阵 data = np.column_stack((input, target)) bootstraps = [] for i in range(len(data)): # 随机选择K个样本 ...

转成matlab：self.eta = self.eta_max if kwargs.get('first_iter',False) and not self.linesearch_first: self.eta = kwargs.get('eta_first',1) loss_diff = 1 while loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) if self.eta <= self.eta_min and loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) loss_diff = -1 self.eta *= 2 update_embedding_with(new_embedding=temp_embedding) return delta

[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs); if self.eta <= self.eta_min && loss_diff > 0 [loss_diff, temp_embedding, delta] = self....

转成matlab： def _apply_linesearch_optimzation(self, update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, **kwargs): self.eta = self.eta_max if kwargs.get('first_iter',False) and not self.linesearch_first: self.eta = kwargs.get('eta_first',1) loss_diff = 1 while loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) if self.eta <= self.eta_min and loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) loss_diff = -1 self.eta *= 2 update_embedding_with(new_embedding=temp_embedding) return delta def _linesearch_once(self, update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, **kwargs): delta = self._calc_delta(grad) temp_embedding = update_embedding_with(delta=delta,copy=True) loss_diff = calc_loss(temp_embedding) - loss self.eta /= 2 return loss_diff, temp_embedding, delta

[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with, grad, calc_loss, loss, varargin{:}); if eta <= self.eta_min && loss_diff > 0 [loss_diff, temp_embedding, delta] = ...
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