rtdetr损失函数改进
时间: 2025-01-21 19:10:04 浏览: 58
### RTDETR 模型损失函数改进方法
#### 设计更鲁棒的分类损失
传统的交叉熵损失可能无法充分处理类别不平衡问题。为此,引入Focal Loss能够更好地应对这一挑战。Focal Loss通过对难分样本赋予更大的权重来调整损失值,使得模型更加关注那些难以区分的例子[^1]。
```python
import torch.nn.functional as F
def focal_loss(input, target, alpha=0.25, gamma=2.0):
ce_loss = F.cross_entropy(input, target, reduction='none')
pt = torch.exp(-ce_loss)
loss = alpha * (1-pt)**gamma * ce_loss
return loss.mean()
```
#### 提升边界框回归精度
为了改善边界框预测的质量,在IoU-Loss基础上进一步考虑CIoU(Complete IoU),其不仅衡量了两个矩形之间的交并比还加入了中心点距离以及宽高比例因子的影响因素。这有助于加快训练过程中的收敛速度并且提升定位准确性。
```python
from torchvision.ops import box_iou
def ciou_loss(boxes1, boxes2):
ious = box_iou(boxes1, boxes2).diag()
wh_ratio_clip = 4 / math.pi ** 2
center_dist_sq = ((boxes1[:, :2] - boxes2[:, :2]) ** 2).sum(dim=-1)
diag_len_sq = (((boxes1[:, None, :] + boxes2[:, :, :]).view(-1, 4)[:, ::2].max(dim=1)[0] -
(boxes1[:, None, :] + boxes2[:, :, :]).view(-1, 4)[:, ::2].min(dim=1)[0])**2).reshape(len(ious), -1).sum(dim=-1)
v = (4 / np.pi ** 2) * \
torch.pow(torch.atan((boxes1[:, 2]-boxes1[:, 0])/(boxes1[:, 3]+1e-7)) -
torch.atan((boxes2[:, 2]-boxes2[:, 0])/(boxes2[:, 3]+1e-7)), 2)
with torch.no_grad():
S = 1 - ious
alpha = v / (S + v + eps)
cious = ious - (center_dist_sq / (diag_len_sq + 1e-7) +
torch.mul(alpha, v))
return 1-cious.mean()
```
#### 增强匹配质量评估指标
采用GIOU或DIoU作为辅助项加入到总损失当中可以帮助网络学习更好的特征表示方式;同时也可以尝试使用Soft-DTW(Soft Dynamic Time Warping),这是一种动态规划算法变体用于测量时间序列间的相似度,在某些场景下能提供更为平滑的目标分配方案。
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