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11月 06, 2021
作者:
B
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11月 06, 2021
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Update deephashloss.py
上级
13df9b9d
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1
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Showing
1 changed file
with
8 addition
and
10 deletion
+8
-10
ppcls/loss/deephashloss.py
ppcls/loss/deephashloss.py
+8
-10
未找到文件。
ppcls/loss/deephashloss.py
浏览文件 @
f7ee2b98
...
@@ -24,30 +24,28 @@ class DSHSDLoss(nn.Layer):
...
@@ -24,30 +24,28 @@ class DSHSDLoss(nn.Layer):
# [DSHSD] epoch:135, bit:48, dataset:imagenet, MAP:0.647, Best MAP: 0.647
# [DSHSD] epoch:135, bit:48, dataset:imagenet, MAP:0.647, Best MAP: 0.647
"""
"""
def
__init__
(
self
,
n_class
,
bit
,
alpha
,
multi_label
=
False
):
def
__init__
(
self
,
n_class
,
bit
,
alpha
,
multi_label
=
False
):
super
(
DSHSDLoss
,
self
).
__init__
()
super
(
DSHSDLoss
,
self
).
__init__
()
self
.
m
=
2
*
bit
self
.
alpha
=
alpha
self
.
alpha
=
alpha
self
.
multi_label
=
multi_label
self
.
multi_label
=
multi_label
self
.
n_class
=
n_class
self
.
fc
=
paddle
.
nn
.
Linear
(
bit
,
n_class
,
bias_attr
=
False
)
def
forward
(
self
,
input
,
label
):
def
forward
(
self
,
input
,
label
):
feature
=
input
[
"features"
]
feature
=
input
[
"features"
]
feature
=
feature
.
tanh
().
astype
(
"float32"
)
logits
=
input
[
"logits"
]
dist
=
paddle
.
sum
(
dist
=
paddle
.
sum
(
paddle
.
square
((
paddle
.
unsqueeze
(
feature
,
1
)
-
paddle
.
unsqueeze
(
feature
,
0
))),
paddle
.
square
((
paddle
.
unsqueeze
(
feature
,
1
)
-
paddle
.
unsqueeze
(
feature
,
0
))),
axis
=
2
)
axis
=
2
)
# label to ont-hot
# label to ont-hot
label
=
paddle
.
flatten
(
label
)
label
=
paddle
.
flatten
(
label
)
label
=
paddle
.
nn
.
functional
.
one_hot
(
label
,
self
.
n_class
).
astype
(
"float32"
)
n_class
=
logits
.
shape
[
1
]
label
=
paddle
.
nn
.
functional
.
one_hot
(
label
,
n_class
).
astype
(
"float32"
)
s
=
(
paddle
.
matmul
(
label
,
label
,
transpose_y
=
True
)
==
0
).
astype
(
"float32"
)
s
=
(
paddle
.
matmul
(
label
,
label
,
transpose_y
=
True
)
==
0
).
astype
(
"float32"
)
Ld
=
(
1
-
s
)
/
2
*
dist
+
s
/
2
*
(
self
.
m
-
dist
).
clip
(
min
=
0
)
margin
=
2
*
feature
.
shape
[
1
]
Ld
=
(
1
-
s
)
/
2
*
dist
+
s
/
2
*
(
margin
-
dist
).
clip
(
min
=
0
)
Ld
=
Ld
.
mean
()
Ld
=
Ld
.
mean
()
logits
=
self
.
fc
(
feature
)
if
self
.
multi_label
:
if
self
.
multi_label
:
# multiple labels classification loss
# multiple labels classification loss
Lc
=
(
logits
-
label
*
logits
+
((
1
+
(
-
logits
).
exp
()).
log
())).
sum
(
axis
=
1
).
mean
()
Lc
=
(
logits
-
label
*
logits
+
((
1
+
(
-
logits
).
exp
()).
log
())).
sum
(
axis
=
1
).
mean
()
...
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