retina 负样本回归增强loss

目前没看到明显改善

import configparserimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variablefrom focal_loss import FocalLoss
from utils.box_utils import match, log_sum_exp
from data import cfg_mnetGPU = cfg_mnet['gpu_train']class MultiBoxLoss(nn.Module):"""SSD Weighted Loss FunctionCompute Targets:1) Produce Confidence Target Indices by matching  ground truth boxeswith (default) 'priorboxes' that have jaccard index > threshold parameter(default threshold: 0.5).2) Produce localization target by 'encoding' variance into offsets of groundtruth boxes and their matched  'priorboxes'.3) Hard negative mining to filter the excessive number of negative examplesthat comes with using a large number of default bounding boxes.(default negative:positive ratio 3:1)

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