YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

本文主要是介绍YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、本文介绍

本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Slide Loss，并详细说明了优化原因，注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题，为困难样本赋予更高的权重，使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大，而困难样本相对稀疏，可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。

文章目录

一、本文介绍
二、Slide Loss原理
- 2.1 IoU含义
- 2.2 原理
- 2.2 优势
三、Slide Loss的实现代码
四、添加步骤
- 4.1 修改utils/loss_tal_dual.py
- 4.2 Slide Loss的调用

二、Slide Loss原理

2.1 IoU含义

IoU(P, G) = area(P∩G) / area(G)，其中P是预测框，G是真实框（ground truth）。IoU的值在[0, 1]之间。

IoU是预测框与真实框的交集面积与并集面积之比。它用于衡量预测框与真实框的重合程度。

2.2 原理

样本分类依据：
- Slide Loss函数基于预测框和真实框的IoU大小来区分容易样本和困难样本。
- 为了减少超参数，将所有边界框的IoU值的平均值作为阈值µ，小于µ的被视为负样本，大于µ的为正样本。
强调边界样本：
- 但处于边界附近的样本由于分类不明确，往往会遭受较大损失。为了解决这个问题，希望模型能够学习优化这些样本，并更充分地利用这些样本训练网络。
- 首先将样本通过参数µ分为正样本和负样本，然后通过一个加权函数Slide来强调处于边界的样本。
- Slide加权函数表达式为：
  $\begin{cases} 1&x\leq\mu - 0.1\\ e^{1-\mu}&\mu < x <\mu - 0.1\\ e^{1 - x}&x\geq u \end{cases}$

在这里插入图片描述

2.2 优势

解决样本不平衡问题：
- 在大多数情况下，容易样本的数量非常大，而困难样本相对稀疏，Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题，使模型在训练过程中更加关注困难样本。
自适应学习阈值：
- 通过自动计算所有边界框的IoU值的平均值作为阈值µ，减少了人为设置超参数的难度，提高了模型的适应性。
提高模型性能：
- 根据论文实验结果，Slide函数在中等难度和困难子集上提高了模型的性能，使模型能够更好地学习困难样本的特征，提高了模型的泛化能力。

论文：https://arxiv.org/pdf/2208.02019
源码：https://github.com/Krasjet-Yu/YOLO-FaceV2/blob/d9c8f24d5dba392ef9d6b350a7c50b850051b32b/utils/loss.py#L16

三、Slide Loss的实现代码

Slide Loss的实现代码如下：

import math
class SlideLoss(nn.Module):def __init__(self, loss_fcn):super(SlideLoss, self).__init__()self.loss_fcn = loss_fcnself.reduction = loss_fcn.reductionself.loss_fcn.reduction = 'none'  # required to apply SL to each elementdef forward(self, pred, true, auto_iou=0.5):loss = self.loss_fcn(pred, true)if auto_iou < 0.2:auto_iou = 0.2b1 = true <= auto_iou - 0.1a1 = 1.0b2 = (true > (auto_iou - 0.1)) & (true < auto_iou)a2 = math.exp(1.0 - auto_iou)b3 = true >= auto_ioua3 = torch.exp(-(true - 1.0))modulating_weight = a1 * b1 + a2 * b2 + a3 * b3loss *= modulating_weightif self.reduction == 'mean':return loss.mean()elif self.reduction == 'sum':return loss.sum()else:  # 'none'return loss