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：https://arxiv.org/abs/1708.02002.
- 参数：
inputs (Tensor) – 任意形状的浮点张量。每个示例的预测结果。
targets (Tensor) – 与 inputs 形状相同的浮点张量。存储 inputs 中每个元素的二元分类标签（负类为 0，正类为 1）。
alpha (float) – 范围在 (0,1) 之内的权重因子，用于平衡正例和负例，或 -1 用于忽略。默认值：
0.25。gamma (float) – 调节因子 (1 - p_t) 的指数，用于平衡简单示例和困难示例。默认值：
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none'：不对输出应用任何缩减。'mean'：输出将取平均值。'sum'：输出将被求和。默认值：'none'。
- 返回值：
应用缩减选项后的损失张量。
