pytorch loss

Pytorch-loss

การใช้งานของฉันเกี่ยวกับฉลาก-Smooth, Amsoftmax, บางส่วน, FC, การสูญเสียโฟกัส, การสูญเสียแบบคู่, การสูญเสีย triplet-loss, giou/diou/ciou-loss/func, affinity-loss, pc_softmax_cross_entropy, ohem-loss (softmax Lovasz-Softmax-Loss และ Dice-Loss (ทั้งการสูญเสียลูกเต๋าอ่อนทั่วไปและการสูญเสียลูกเต๋าอ่อน ๆ แบทช์) บางทีนี่อาจเป็นประโยชน์ในการทำงานในอนาคตของฉัน

พยายามที่จะใช้ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน Swish, Swish (HSWISH) และ MISH

นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มฟังก์ชั่นหนึ่งความร้อนที่ใช้ CUDA (Support Label Smooth)

เพิ่มผู้ประกอบการ "EMA เฉลี่ย (EMA)" ใหม่

เพิ่ม convolution ops เช่น coord-conv2d และ dynamic-conv2d (DY-CONV2D)

ผู้ให้บริการบางรายถูกนำไปใช้กับส่วนขยาย Pytorch Cuda ดังนั้นคุณต้องรวบรวมก่อน:

    $ python -m pip install .

หลังจากติดตั้งตอนนี้คุณสามารถรับสิ่งที่คุณต้องการและใช้การสูญเสียหรือ ops เช่นหนึ่งใน Thes:

 from pytorch_loss import SwishV1 , SwishV2 , SwishV3
from pytorch_loss import HSwishV1 , HSwishV2 , HSwishV3
from pytorch_loss import MishV1 , MishV2 , MishV3
from pytorch_loss import convert_to_one_hot , convert_to_one_hot_cu , OnehotEncoder
from pytorch_loss import EMA

from pytorch_loss import TripletLoss
from pytorch_loss import SoftDiceLossV1 , SoftDiceLossV2 , SoftDiceLossV3
from pytorch_loss import PCSoftmaxCrossEntropyV1 , PCSoftmaxCrossEntropyV2
from pytorch_loss import LargeMarginSoftmaxV1 , LargeMarginSoftmaxV2 , LargeMarginSoftmaxV3
from pytorch_loss import LabelSmoothSoftmaxCEV1 , LabelSmoothSoftmaxCEV2 , LabelSmoothSoftmaxCEV3
from pytorch_loss import GIOULoss , DIOULoss , CIOULoss
from pytorch_loss import iou_func , giou_func , diou_func , ciou_func
from pytorch_loss import FocalLossV1 , FocalLossV2 , FocalLossV3
from pytorch_loss import Dual_Focal_loss
from pytorch_loss import GeneralizedSoftDiceLoss , BatchSoftDiceLoss
from pytorch_loss import AMSoftmax
from pytorch_loss import AffinityFieldLoss , AffinityLoss
from pytorch_loss import OhemCELoss , OhemLargeMarginLoss
from pytorch_loss import LovaszSoftmaxV1 , LovaszSoftmaxV3
from pytorch_loss import TaylorCrossEntropyLossV1 , TaylorCrossEntropyLossV3
from pytorch_loss import InfoNceDist
from pytorch_loss import PartialFCAMSoftmax

from pytorch_loss import TaylorSoftmaxV1 , TaylorSoftmaxV3
from pytorch_loss import LogTaylorSoftmaxV1 , LogTaylorSoftmaxV3

from pytorch_loss import CoordConv2d , DY_Conv2d

โปรดทราบว่าการสูญเสียหรือ ops บางรุ่นมี 3 เวอร์ชันเช่น LabelSmoothSoftmaxCEV1 , LabelSmoothSoftmaxCEV2 , LabelSmoothSoftmaxCEV3 , ที่ V2 V1 หมายถึงการใช้งานด้วย pytorch ops V3 และใช้ torch.autograd ส่วนขยาย. โดยทั่วไปแล้ว V3 OPS นั้นเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากฉันพยายามบีบทุกอย่างในฟังก์ชั่นเคอร์เนล CUDA เดียวซึ่งในกรณีส่วนใหญ่จะนำค่าใช้จ่ายน้อยกว่าการรวมกันของ pytorch ops

สำหรับผู้ที่พบ repo นี้หากคุณเห็นข้อผิดพลาดในรหัสของฉันอย่าลังเลที่จะเปิดปัญหาเพื่อแก้ไขฉัน