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Generalized Focal Loss 리뷰. 이 논문은 새로운 방식의 bbox regression 방식인 DFL(distribution focal loss) 와 localization quality와 classification score 동시에 표현해 최적화 하는 quality focal loss를 제안하고 이 둘을 합쳐 Generalized Focal loss라고 명명한다. localization quality란 FCOS 관점에서 보면 object의 centerness score에 해당한다. Tile: Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection Generalized Focal Loss: Learning Qual.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
[metric loss] additive angular margin loss additive Angular margin loss Additive angular margin loss 는 metric learning에서 사용하는 loss로 ArcFace라는 논문에서 face recognition문제를 해결하기 위해 제안했다. 얼굴인식 문제를 풀기위해 제안되었을 뿐 similarity 문제를 푸는 대부분에 응용이 가능 하다. 목표는 triplet loss와 유사하게 (동작 방식은 전혀 다르다 목표만 유사하다) intra-loss는 감소 시켜 같은 클래스에 속한 입력들이 feature space에서 응집력을 가지게 학습시키고 inter-loss는 크게 해서 서로 다른 클래스에 속한 입력들은 feature space에서 구분가능한 만큼 떨어지게 학습시키는 것이다. 단 additive an.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 26.
[Metric learning loss] Triplet loss 설명 Metric learning loss Metric learning 은 데이터간의 유사도를 잘 수치화 하는 거리 함수(metric fucntion)을 학습 하는 것이다. Metric learning loss는 입력으로 부터 추출된 feature들 간 상대적 거리를 추정하기 위한 loss로 명시적인 목표 값이 주어지고 해당 목표값 추정을 목적으로 하는 cross entropy나 regression loss와 개념이 다르다. Detection이나 segmentation에 흔히 쓰이지는 않지만 간단하게 말하면 같은 클래스에 속한 입력간의 거리는 가깝게 만들고 하고 다른 클래스에 속한 입력간의 거리는 최대화 할때 씌인다. instance segmentation에서 같은 클래스의 서로 다른 instance를 분리 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 24.

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