sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor [来源]¶
RetinaNet 中使用的损失,用于密集检测: https://arxiv.org/abs/1708.02002。
- 参数:
inputs (Tensor) – 任意形状的浮点张量。每个样本的预测值。
targets (Tensor) – 与 inputs 形状相同的浮点张量。存储 inputs 中每个元素的二分类标签(0 表示负类,1 表示正类)。
alpha (float) – 范围在 [0, 1] 内的权重因子,用于平衡正例和负例,或者 -1 表示忽略。默认值:
0.25
。gamma (float) – 调节因子 (1 - p_t) 的指数,用于平衡易例和难例。默认值:
2
。reduction (string) –
'none'
|'mean'
|'sum'
'none'
:不对输出进行任何归约。'mean'
:输出将取平均值。'sum'
:输出将求和。 默认值:'none'
。
- 返回:
带有归约选项应用的损失张量。