sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor[源代码]¶
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。每个示例的预测值。
targets (Tensor) – 与 inputs 具有相同形状的浮点张量。存储 inputs 中每个元素的二元分类标签（0 表示负类，1 表示正类）。
alpha (float) – 范围为 [0, 1] 的加权因子，用于平衡正负样本，或 -1 表示忽略。默认值：
0.25。gamma (float) – 调制因子 (1 - p_t) 的指数，用于平衡易和难的样本。默认值：
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none'：不对输出进行任何归约。'mean'：对输出进行平均。'sum'：对输出进行求和。 默认值：'none'。
- 返回:
带有归约选项应用的损失张量。
