ABINet的损失函数代码解析

ABINet是一种基于深度学习的目标检测算法，其损失函数通常使用的是Focal Loss和Smooth L1 Loss的组合。下面我们来逐步解析ABINet的损失函数代码。

首先，我们来看一下Focal Loss的代码：

def focal_loss(logits, targets, alpha=0.25, gamma=2):
    """
    :param logits: 模型输出的分类得分
    :param targets: 真实标签
    :param alpha: 平衡正负样本的参数
    :param gamma: 调整难易样本的参数
    :return: focal loss
    """
    # 计算概率值
    probs = torch.sigmoid(logits)
    # 计算正负样本的权重
    alpha_factor = torch.ones_like(targets) * alpha
    alpha_factor = torch.where(torch.eq(targets, 1.), alpha_factor, 1. - alpha_factor)
    focal_weight = torch.where(torch.eq(targets, 1.), 1. - probs, probs)
    focal_weight = alpha_factor * torch.pow(focal_weight, gamma)
    # 计算focal loss
    bce = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, targets, reduction='none')
    focal_loss = focal_weight * bce
    return focal_loss.mean()

上述代码中，logits表示模型输出的分类得分，targets表示真实标签，alpha和gamma分别为平衡正负样本的参数和调整难易样本的参数。在代码中，首先计算了概率值probs，然后通过alpha_factor和focal_weight计算了正负样本的权重和Focal Loss。其中，alpha_factor用于平衡正负样本的权重，focal_weight用于调整难易样本的权重。最后通过二进制交叉熵函数计算了focal_loss。

接下来，我们来看一下Smooth L1 Loss的代码：

def smooth_l1_loss(pred, target, beta=1.0, size_average=True):
    """
    :param pred: 模型输出的坐标预测值
    :param target: 真实坐标值
    :param beta: 控制平滑程度的超参数
    :param size_average: 是否对每个样本的loss求平均
    :return: smooth l1 loss
    """
    # 计算差值
    diff = torch.abs(pred - target)
    smooth_l1 = torch.where(torch.lt(diff, beta), 0.5 * diff * diff / beta, diff - 0.5 * beta)
    # 计算loss
    if size_average:
        return smooth_l1.mean()
    else:
        return smooth_l1.sum()

上述代码中，pred表示模型输出的坐标预测值，target表示真实坐标值，beta为控制平滑程度的超参数。在代码中，首先计算了差值diff，然后通过torch.where函数计算了Smooth L1 Loss。最后根据size_average参数确定是否对每个样本的loss求平均。

最后，我们来看一下ABINet的损失函数代码：

def abinet_loss(cls_logits, cls_targets, reg_preds, reg_targets, num_classes=80):
    """
    :param cls_logits: 模型输出的分类得分
    :param cls_targets: 真实标签
    :param reg_preds: 模型输出的坐标预测值
    :param reg_targets: 真实坐标值
    :param num_classes: 分类数目
    :return: abinet loss
    """
    # 计算分类loss
    cls_loss = focal_loss(cls_logits, cls_targets)
    # 计算回归loss
    pos_inds = torch.nonzero(cls_targets == 1).squeeze(1)
    if pos_inds.numel() > 0:
        reg_preds_pos = reg_preds[pos_inds]
        reg_targets_pos = reg_targets[pos_inds]
        reg_loss = smooth_l1_loss(reg_preds_pos, reg_targets_pos)
    else:
        reg_loss = torch.tensor(0.0).to(reg_preds.device)
    # 计算总loss
    loss = cls_loss + reg_loss
    return loss

上述代码中，cls_logits表示模型输出的分类得分，cls_targets表示真实标签，reg_preds表示模型输出的坐标预测值，reg_targets表示真实坐标值，num_classes为分类数目。在代码中，首先通过focal_loss计算了分类loss（即Focal Loss），然后通过smooth_l1_loss计算了回归loss（即Smooth L1 Loss）。最后将分类loss和回归loss相加，得到了总的ABINet损失函数。