focal loss pytorch

Focal loss 是一种在目标检测中常用的损失函数，它能帮助解决类别不平衡问题。在 PyTorch 中，可以使用以下代码定义 Focal loss:

import torch
import torch.nn as nn

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.logits = logits
        self.reduce = reduce

    def forward(self, inputs, targets):
        if self.logits:
            BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduce=False)
        else:
            BCE_loss = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduce=False)
        pt = torch.exp(-BCE_loss)
        F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss

        if self.reduce:
            return torch.mean(F_loss)
        else:
            return F_loss

其中，alpha 和 gamma 是超参数，可以调整以获得最优结果。