VFloss pytorch

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风吹稻花香 发表于 2021/06/07 22:17:30 2021/06/07
【摘要】   # Loss functions import torchimport torch.nn as nn from utils.general import bbox_ioufrom utils.torch_utils import is_parallel def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultral...

 


  
  1. # Loss functions
  2. import torch
  3. import torch.nn as nn
  4. from utils.general import bbox_iou
  5. from utils.torch_utils import is_parallel
  6. def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441
  7. # return positive, negative label smoothing BCE targets
  8. return 1.0 - 0.5 * eps, 0.5 * eps
  9. class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module):
  10. # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects.
  11. def __init__(self, alpha=0.05):
  12. super(BCEBlurWithLogitsLoss, self).__init__()
  13. self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss()
  14. self.alpha = alpha
  15. def forward(self, pred, true):
  16. loss = self.loss_fcn(pred, true)
  17. pred = torch.sigmoid(pred) # prob from logits
  18. dx = pred - true # reduce only missing label effects
  19. # dx = (pred - true).abs() # reduce missing label and false

文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/117637195

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