sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor[來源]¶
RetinaNet 中使用的損失，用於密集檢測： https://arxiv.org/abs/1708.02002。
- 引數:
inputs (Tensor) – 任意形狀的浮點張量。每個樣本的預測值。
targets (Tensor) – 與 inputs 形狀相同的浮點張量。儲存 inputs 中每個元素的二分類標籤（0 表示負類，1 表示正類）。
alpha (float) – 範圍在 [0, 1] 內的權重因子，用於平衡正例和負例，或者 -1 表示忽略。預設值：
0.25。gamma (float) – 調節因子 (1 - p_t) 的指數，用於平衡易例和難例。預設值：
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none'：不對輸出進行任何歸約。'mean'：輸出將取平均值。'sum'：輸出將求和。 預設值：'none'。
- 返回:
帶有歸約選項應用的損失張量。
