大佬，这个loss可以用在one stage模型上么（yolov5）？

[CangHaiQingYue]

如题，谢谢大佬~

[Archer-pro666]

请问您试了吗？我也有这个想法

[CangHaiQingYue]

请问您试了吗？我也有这个想法

试了，没用。。。。

[starsky68]

请问您试了吗？我也有这个想法

试了，没用。。。。

可以将试的代码共享一下嘛

[CangHaiQingYue]

请问您试了吗？我也有这个想法

试了，没用。。。。

可以将试的代码共享一下嘛

不可以呀~ 我司不允许这么操作~ 不好意思

[Monoclinic]

请问您试了吗？我也有这个想法

试了，没用。。。。

可以将试的代码共享一下嘛

确认是没有用。我是在yolox上试的，在repo里搜acsl.py，把构建mask的那部分抄过来，然后把gtmask再加上作为最终的mask就行。
只要阈值设置大于0就直接导致obj的收敛巨慢无比（就尽管你改的是cls这一支的预测头，但是反而影响了fg/bg那支的收敛速度），想了半天也不知道是什么原因。

[agrichron]

@Monoclinic 是不是先用原始的loss训练，然后再fine-tune分类头的原因？

[xiaohe6]

请问您试了吗？我也有这个想法

试了，没用。。。。

请问您有那个预训练权重吗？./data/download_models/faster_rcnn_r50_fpn_2x_20181010-443129e1.pth就是这个文件，现在官网下载不了了

[xiaoche-24]

有大佬后续加了ACSL后实验有精进的嘛？这里有篇YOLOv5+ACSL的论文，精度提升挺大的：《长尾分布下的PET-CT肺癌图像的深度学习网络检测与定位探索》