目标检测中的分类损失1-BCE CE FocalLoss
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发布时间：2024-10-24 00:44
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时间：2024-10-28 21:28
在目标检测器的训练中，关键问题之一是处理正负样本和难易样本的不平衡。解决策略通常从数据增强和loss函数调整两方面着手。对于二分类问题，常见的交叉熵损失（CELoss）对所有样本的惩罚相同，未考虑类别间的不平衡。为解决这个问题，Balanced CELoss引入了类别权重，通过调整正负样本的损失权重平衡它们。
对于多分类任务，CELoss会分别对每个类别做二分类，仅关注gt中的特定类别。Focal Loss则在此基础上提出，它不仅关注样本的类别平衡，还着重于难样本，通过降低预测概率高的样本的损失，特别是背景和简单样本，以提升模型对难样本的关注度。
Focal Loss的公式引入了调质因子，当正样本概率接近1、负样本概率接近0时，对简单样本的惩罚显著降低，而对困难样本影响较小。这种设计允许模型在训练过程中，更有效地利用困难样本提升性能。
在实际应用中，目标检测器的cls_head通过多分类任务训练，每个anchor对应的cls_score会计算出K个二分类的Focal Loss。然而，过多关注难分样本可能会导致训练过程复杂化，可能产生负面影响，因此需要在平衡易难样本之间寻找最佳策略。
代码实现中，可以使用BCEloss进行多分类任务，但Focal Loss提供了更精细的控制，以适应目标检测器的特性。总的来说，目标检测器的损失函数设计是优化训练的关键，需要在处理样本不平衡问题上持续优化。
