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。
- 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 具有相同形状的浮点张量。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 [0, 1] 内的加权因子，用于平衡正例和负例，或 -1 表示忽略。默认值:
0.25。gamma (float) – 调制因子 (1 - p_t) 的指数，用于平衡易分样本和难分样本。默认值:
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none': 不对输出进行归约。'mean': 对输出取平均。'sum': 对输出求和。默认值:'none'。
- 返回值:
应用了归约选项的损失张量。
