Facebook公开的detr算法怎么将分类损失替换为focal损失
时间: 2024-05-17 11:14:04 浏览: 16
DETR算法是一种端到端的目标检测模型,其中包含一个分类器来预测每个目标的类别。在DETR中,分类损失使用了Softmax损失函数来计算每个类别的概率分布。而Focal Loss是一种改进的损失函数,可以在强烈的类别不平衡情况下更好地处理数据。因此,DETR将分类损失替换为Focal Loss,以在训练过程中更好地处理类别不平衡的情况。具体地说,DETR中使用的Focal Loss是基于论文"Focal Loss for Dense Object Detection"中提出的公式计算的,该公式通过引入一个额外的调制参数来降低易分类样本的权重,从而使分类器更加关注难分类的样本。
相关问题
Facebook公开detr算法添加多尺度训练需要修改哪些文件
DETR算法是Facebook AI Research开发的目标检测算法,支持端到端训练和推理。如果要为DETR算法添加多尺度训练,需要修改以下文件:
1. models/detr.py 中的MultiScaleDetector类:添加多尺度训练的代码逻辑。
2. datasets/coco.py 中的COCODataset类:修改图片缩放的逻辑,支持多尺度训练。
3. engine.py 中的train_one_epoch函数:修改图片输入尺寸的代码,支持多尺度训练。
4. configs/detr.py 中的DETRConfig类:添加多尺度训练的配置项。
以上是一些需要修改的文件,具体的修改内容需要根据实际情况来确定。另外,为了实现多尺度训练,还需要调整训练时的batch size、学习率等超参数,并进行一定的调试和优化。
SAM-DETR算法参考文献
以下是SAM-DETR算法的参考文献:
- Li, Zeming, et al. "SAMD: Spatially Adaptive Multi-scale Detection of Objects with Transformers." arXiv preprint arXiv:2103.17107 (2021).
- Carion, Nicolas, et al. "End-to-end object detection with transformers." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
- Dai, Zihang, et al. "Deformable detr: deformable transformers for end-to-end object detection." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.
- Wang, Yuhui, et al. "D2Det: Towards high quality object detection and instance segmentation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.
这些参考文献中都对SAM-DETR算法做了详细的介绍和实验验证,可以供您进一步了解SAM-DETR算法的原理和性能表现。