Создайте фокальный слой потерь с помощью фокальной функции потерь в обнаружении объектов
Фокальный слой потерь предсказывает классы объектов с помощью фокальной потери. Фокальная потеря полезна для обнаружения объектов, когда неустойчивость существует между фоновыми классами и передним планом. Чтобы компенсировать неустойчивость класса, фокальная функция потерь умножает перекрестную энтропийную функцию с фактором модуляции, который увеличивает чувствительность сети к неправильно классифицированным наблюдениям.
свойства наборов фокального слоя потерь при помощи одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.layer
= focalLossLayer(___, Name,Value
)
Например, focalLossLayer(2,0.1,'Name','focalloss')
создает фокальный слой потерь с именем 'focalloss'
и заданная балансировка и фокусировка параметров.
[1] Лин, Цзун-И, Priya Goyal, Росс Джиршик, Kaiming он и доллар Петра. "Фокальная потеря для плотного обнаружения объектов". На международной конференции 2017 IEEE® по вопросам компьютерного зрения (ICCV), 2999–3007. Венеция: IEEE, 2017. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.324.
trainNetwork
| trainSSDObjectDetector