系列文章目录（更新中）

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第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(1)main.py–get_argparser函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(2)main.py–get_dataset函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(3)main.py–validate函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(4)main.py–main函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(5)predict.py–get_argparser函数和main函数

第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(1)voc.py–voc_cmap函数和download_extract函数
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(2)voc.py–VOCSegmentation类
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(3)cityscapes.py–Cityscapes类
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(4)utils.py–6个小函数

第三章deeplabv3+源码之慢慢解析 metrics文件夹stream_metrics.py–StreamSegMetrics类和AverageMeter类

第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a1)hrnetv2.py–4个函数和可执行代码
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a2)hrnetv2.py–Bottleneck类和BasicBlock类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a3)hrnetv2.py–StageModule类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a4)hrnetv2.py–[HRNet类]
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(b1)mobilenetv2.py–2个类和2个函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(b2)mobilenetv2.py–MobileNetV2类和mobilenet_v2函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(c1)resnet.py–2个基础函数，BasicBlock类和Bottleneck类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(c2)resnet.py–ResNet类和10个不同结构的调用函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(d1)xception.py–SeparableConv2d类和Block类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(d2)xception.py–Xception类和xception函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(2)_deeplab.py–ASPP相关的4个类和1个函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(3)_deeplab.py–DeepLabV3类，DeepLabHeadV3Plus类和DeepLabHead类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(4)modeling.py–5个私有函数（4个骨干网，1个模型载入）
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(5)modeling.py–12个调用函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(6)utils.py–_SimpleSegmentationModel类和IntermediateLayerGetter类

第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(1)ext_transforms.py.py–2个翻转类和ExtCompose类
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(2)ext_transforms.py.py–2个裁剪类和2个缩放类
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(3)ext_transforms.py.py–旋转类，填充类，张量转化类和标准化类
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(4)ext_transforms.py.py–ExtResize类，ExtColorJitter类，Lambda类和Compose类
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(5)loss.py–FocalLoss类
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(6)scheduler.py–PolyLR类

第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(7)utils.py–[1个类,4个函数]
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(8)visualizer.py–[1个类]
总结

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说明

提示：本节介绍loss.py中的唯一的FocalLoss类，是全部代码中第二短的文件（最短的是本章的scheduler.py）。

导入部分

import torch.nn as nn #规规矩矩，简单明了。
import torch.nn.functional as F
import torch 

动态缩放交叉熵 FocalLoss类

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=1, gamma=0, size_average=True, ignore_index=255):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.ignore_index = ignore_index
        self.size_average = size_average

    def forward(self, inputs, targets):
        ce_loss = F.cross_entropy(
            inputs, targets, reduction='none', ignore_index=self.ignore_index) #计算交叉熵
        pt = torch.exp(-ce_loss)   #e的-ce_loss次方。
        focal_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss  #动态缩放的交叉熵公式
        if self.size_average:
            return focal_loss.mean()  #返回均值。
        else:
            return focal_loss.sum()  #返回和。

**Tips**

 1.补充：[动态缩放交叉熵](https://cloud.tencent.com/developer/article/1396320)。
 2.   下一个节介绍scheduler.py中的内容。