在YOLOV5的loss.py中添加generlize focal loss的代码怎么写？

以下是在YOLOV5的loss.py中添加generalized focal loss的代码示例：

import torch.nn.functional as F

def generalized_focal_loss(pred, target, alpha, gamma):
    ce = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, target, reduction='none')
    pt = torch.exp(-ce)
    focal_loss = alpha * (1 - pt) ** gamma * ce
    return focal_loss.mean()

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2.0):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma

    def forward(self, pred, target):
        pos_mask = target == 1
        neg_mask = target == 0

        pos_loss = generalized_focal_loss(pred[pos_mask], target[pos_mask], self.alpha, self.gamma)
        neg_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred[neg_mask], target[neg_mask], reduction='mean')

        num_pos = pos_mask.float().sum()
        num_neg = neg_mask.float().sum()

        loss = (pos_loss * num_pos + neg_loss * num_neg) / (num_pos + num_neg)
        return loss

在这个示例中，我们使用PyTorch的函数实现了generalized focal loss。然后，我们创建了一个FocalLoss类，并在其中实现了前向传递函数。在前向传递函数中，我们首先根据目标值创建了正面和负面的掩码，然后计算了正面和负面的损失。最后，我们将正面和负面的损失平均并返回总损失。

为了使用这个FocalLoss，您需要在YOLOV5的train.py或其他训练脚本中导入它，并将其传递给您的优化器，如下所示：

from loss import FocalLoss

model = Yolov5(...)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...)
criterion = FocalLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    ...
    for images, targets in dataloader:
        ...
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, targets)
        ...
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()