当标签是logit时，应该如何创建WeightedRandomSampler的权重以进行对象检测？

当标签是logit时，创建WeightedRandomSampler的权重以进行对象检测的方法如下：

1. 首先，需要了解logit标签是指经过softmax函数处理之前的模型输出结果，通常是一个向量，表示各个类别的得分。
2. 创建WeightedRandomSampler时，需要为每个样本分配一个权重，以便在训练过程中对样本进行采样。权重越大的样本被选中的概率就越高。
3. 对于对象检测任务，可以根据logit标签的值来设置样本的权重。一种常见的方法是将logit标签转换为概率分布，例如使用softmax函数将logit标签转换为概率值。
4. 根据概率值，可以计算每个样本的权重。一种常见的做法是将概率值的倒数作为权重，即概率值越小，权重越大。这样可以使得模型更关注那些预测困难的样本。
5. 在创建WeightedRandomSampler时，可以使用计算得到的权重来设置每个样本的采样概率。权重越大的样本被选中的概率就越高。
6. 在PyTorch中，可以使用torch.utils.data.WeightedRandomSampler来创建带有权重的随机采样器。可以将计算得到的权重作为参数传递给WeightedRandomSampler，并将其应用于训练数据集。
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