def Focal_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21, alpha=0.5, gamma=2): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c) temp_target = target.view(-1) logpt = -nn.CrossEntropyLoss(weight=cls_weights, ignore_index=num_classes, reduction='none')(temp_inputs, temp_target) pt = torch.exp(logpt) if alpha is not None: logpt *= alpha loss = -((1 - pt) ** gamma) * logpt loss = loss.mean() return loss 是什么意思
时间: 2023-10-07 19:13:30 浏览: 85
这段代码实现了 Focal Loss,是一种用于解决分类问题中,样本不平衡导致的分类精度下降的方法。其中,输入的参数包括:
- inputs:模型的输出,是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量,其中 n 表示 batch size,c 表示类别数,h 和 w 表示输入图片的高和宽。
- target:真实标签,是一个大小为 (n, h, w) 的张量。
- cls_weights:各个类别的权重,是一个大小为 (c,) 的张量。
- num_classes:类别数,默认为 21。
- alpha:平衡因子,控制正负样本的权重比例,默认为 0.5。
- gamma:调节因子,控制易错样本的权重,默认为 2。
该函数的返回值是一个标量,表示 Focal Loss 的值。
相关问题
def cls_predictor(num_inputs, num_anchors, num_classes): return nn.Conv2d(num_inputs, num_anchors * (num_classes + 1), kernel_size=3, padding=1)
这段代码定义了一个分类预测器(`cls_predictor`)函数,该函数返回一个卷积层(`nn.Conv2d`)作为分类预测器。
函数的参数包括:
- `num_inputs`:输入通道数,即特征图的通道数。
- `num_anchors`:每个空间位置的锚框数量。
- `num_classes`:类别数量。
卷积层的输出通道数被设置为 `num_anchors * (num_classes + 1)`,即每个锚框对应一个类别(加上背景类别),因此需要对每个锚框进行 `num_classes + 1` 个类别的分类预测。
卷积层的参数包括:
- `kernel_size=3`:卷积核的大小为3x3。
- `padding=1`:在输入图像周围填充1个像素,保持特征图的尺寸不变。
这样定义的分类预测器可以用于目标检测任务中,对每个锚框进行分类预测,得到每个锚框属于各个类别的概率分布。
Focal loss代码如下:class FocalLoss(nn.Module): def init(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).init() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和,请用pytorch代码实现LMF损失函数并在模型训练中使用
下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现,并在模型训练中使用:
```
import torch.nn.functional as F
class LMF(nn.Module):
def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, alpha=0.25, gamma=2, beta=0.5):
super(LMF, self).__init__()
self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight)
self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s)
self.alpha = alpha
self.beta = beta
def forward(self, x, target):
focal_loss = self.focal_loss(x, target)
ldam_loss = self.ldam_loss(x, target)
loss = self.alpha * focal_loss + self.beta * ldam_loss
return loss
# 在模型训练中使用LMF损失函数
model = MyModel()
criterion = LMF(cls_num_list, max_m, weight, s, alpha, gamma, beta)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
...
# 在每个epoch的训练过程中,计算损失并进行优化
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在使用LMF损失函数时,需要传入cls_num_list、max_m、weight、s、alpha、gamma、beta这些参数,并将其作为criterion传入模型训练过程中。在每个epoch的训练过程中,计算损失并进行优化即可。
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