sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor[source]¶
RetinaNet中用于密集检测的损失函数：https://arxiv.org/abs/1708.02002。
- Parameters:
inputs (Tensor) – 一个任意形状的浮点张量。 每个示例的预测。
targets (Tensor) – 一个与输入形状相同的浮点张量。存储输入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-1表示忽略。默认值：
0.25。gamma (float) – 用于平衡简单与困难样本的调制因子 (1 - p_t) 的指数。默认值：
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none': 不会对输出进行任何缩减。'mean': 输出将被平均。'sum': 输出将被求和。默认值:'none'.
- Returns:
应用了缩减选项的损失张量。
