caffe添加层：Focal Loss的caffe实现

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处，谢谢。 https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79477542
原代码见：
https://github.com/chuanqi305/FocalLoss

1，caffe.proto
源文件在src/caffe/proto/目录里
从492行这些optional里，作者添加了两行:

optional ReLU6Parameter relu6_param = 208;
optional FocalLossParameter focal_loss_param = 147;
从895行这里添加了一行:

optional bool half_pad = 19 [default = false];
从1425行这里添加一行:

optional bool reduce_boxes = 14 [default = false];
从1505行添加了一段:

message ReLU6Parameter{
enum Engine {
DEFAULT = 0;
CAFEE = 1;
CUDNN = 2;
}
optional Engine engine = 2[default = DEFAULT];
}
从1641行添加一段:

message FocalLossParameter{
enum Engine{
DEFAULT = 0;
CAFFE = 1;
CUDNN = 2;
}
optional Engine engine = 1[default = DEFAULT];

//The axis along which to perform the softmax -- may be negative to index
//from the end(e.g., -1 for the last axis).
//Any other axes will be evaluated as independent softmaxes.
optional int32 axis = 2[default = 1];
optional float alpha = 3[default = 0.25];
optional float gamma = 4[default = 2.0];
}
2.在src/caffe/layers/下放入focal_loss_layer.cpp和focal_loss_layer.cu文件

3.在include/caffe/layers/下放入focla_loss_layer.hpp和multibox_focal_loss_layer.hpp

4. 修改prototxt：只需要修改一下层名

layer {
name: "mbox_loss"
type: "MultiBoxFocalLoss" #change the type
bottom: "mbox_loc"
bottom: "mbox_conf"
bottom: "mbox_priorbox"
bottom: "label"
top: "mbox_loss"
include {
phase: TRAIN
}
propagate_down: true
propagate_down: true
propagate_down: false
propagate_down: false
loss_param {
normalization: VALID
}
focal_loss_param { #set the alpha and gamma, default is alpha=0.25, gamma=2.0
alpha: 0.25
gamma: 2.0
}
multibox_loss_param {
loc_loss_type: SMOOTH_L1
conf_loss_type: SOFTMAX
loc_weight: 1.0
num_classes: 2
share_location: true
match_type: PER_PREDICTION
overlap_threshold: 0.5
use_prior_for_matching: true
background_label_id: 0
use_difficult_gt: true
neg_pos_ratio: 3.0
neg_overlap: 0.5
code_type: CENTER_SIZE
ignore_cross_boundary_bbox: false
mining_type: NONE #do not use OHEM
}
}
重新编译Caffe
---------------------
作者：BigCowPeking
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79477542
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

caffe添加层：Focal Loss的caffe实现相关推荐

损失函数：Focal Loss
一.正负样本不均衡问题 Class Imbalance(正负样本不平衡) 带来的问题就是:样本中会存在大量的easy examples,且都是负样本(属于背景的样本).这样,easy negative ...
在caffe中添加新层 L1 Loss layer
本文地址:http://blog.csdn.net/ismarvellous/article/details/79069661,转载请注明出处. 本文涉及的所有完整文件可在我的github下载. 1. ...
如何给20151230版caffe添加新的层（一）
由于caffe在一步一步的更新,因此半年前的教程可能不适用于当前版的caffe 因此把这次尝试caffe修改过程记录下来,以饷后人. 首先下载caffe https://github.com/yjxi ...
学习Caffe（二）使用Caffe:Caffe加载模型+Caffe添加新层+Caffe finetune
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014230646/article/details/51934150 如何使用Caffe Caffe ...
Caffe 激励层(Activation)分析
Caffe_Activation 一般来说,激励层的输入输出尺寸一致,为非线性函数,完成非线性映射,从而能够拟合更为复杂的函数表达式激励层都派生于NeuronLayer: class XXXlayer ...
caffe常见层及其prototxt设置
输入: Convolution: layer {name: ""type: "Convolution"bottom: ""top: &quo ...
Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer
Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入,输出另一种 images. 也可以是其它类型的数据和维度. images 可以是单通 ...
caffe自定义层：imagedata层实现多标签
简介注意一下caffe的版本,我用的是最新版本的我们都知道ImageDataLayer是直接读取原图进行分类,它的label是单label,文件格式如下 train.txt示例 001.jpg 1 ...
无痛涨点！大白话讲解 Generalized Focal Loss
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达作者丨李翔来源丨https://zhuanlan.zhihu.c ...

caffe添加层：Focal Loss的caffe实现

caffe添加层：Focal Loss的caffe实现相关推荐

最新文章

热门文章