代码解释:fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
时间: 2024-05-18 16:12:27 浏览: 13
这是一段代码中的超参数配置,其中fl_gamma是YOLOv4目标检测算法中的一种损失函数的超参数,用于控制该损失函数中难易样本的权重。在YOLOv4中,Focal Loss是一种改良的交叉熵损失函数,它可以用于解决目标检测中正负样本不平衡的问题。在这段代码中,fl_gamma的值为0.0,意味着不使用Focal Loss损失函数。当fl_gamma的值大于0时,Focal Loss损失函数的难易样本权重会随着样本难度的增加而增大,从而可以更加关注难以检测的目标,提高模型的检测精度。需要注意的是,fl_gamma的取值需要根据具体任务和数据集进行调整。通常情况下,较小的gamma值可以提高模型对于难以检测的目标的检测精度,但也可能会增加误检的数量;而较大的gamma值可以减少误检的数量,但可能会降低模型的检测精度。
相关问题
class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss
这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数,它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$,来调整难易样本的权重,从而解决类别不平衡问题。在代码中,它被实现为一个 PyTorch 模块,它的 forward 方法接受两个张量,即预测值和真实值,并返回计算出来的损失值。在实现中,它首先对传入的 loss_fcn 进行了封装,将其 reduction 属性设为 'none',然后在 forward 方法中使用封装后的 loss_fcn 计算出二分类交叉熵损失,接着使用预测值和真实值计算出概率值,根据概率值和超参数 $\gamma$ 计算出一个调制因子,最后将原始损失值乘以调制因子和一个可调的超参数 $\alpha$,从而得到最终的 Focal Loss 损失。
class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思
这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类,用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时,会根据模型的超参数定义不同的损失函数,包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑处理,以及为不同的特征层定义了不同的权重平衡。在计算损失时,会用到模型的输出以及一些超参数,最终返回损失值。