不同的检测框可能有相同大小的Smooth L1 loss,不能很好的衡量检测框。 IoU loss Smooth L1 loss不能很好的衡量预测框与ground true 之间的关系,相对独立的处理坐标之间的关系。可能出现Smooth L1 loss相同,但实际IoU不同的情况。 因此,提出IoU loss,将四个点构成的box看成一个整体进行损失的衡量。通过计算两个框...
L1损失(MAE)-nn.L1loss L2损失 平滑L1损失-nn.SmoothL1Loss 负对数似然损失函数-PoissonNLLLoss 相对熵损失-nn.KLDivLoss nn.MarginRankingLoss nn.MultiLabelMarginLoss nn.SoftMarginLoss nn.MultiLabelSoftMarginLoss nn.MultiMarginLoss nn.TripletMarginLoss nn.HingeEmbeddingLoss nn.CosineEmbeddingLoss 损失函数...
6. BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中。该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的技巧来实现数值稳定。 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, re...
When I calculate the smooth L1 Loss between two Variable with F.smooth_l1_loss(x, y, reduce=False), I will the get this: However, when switching to nn.SmoothL1Loss(x, y, reduce=False), I have no problem. It's weird man
,rpn_bbox_outside_weigths未用到(从smooth_L1_Loss layer代码中可以看到),而 同样隐含在caffe blob大小中 这样,公式与代码就完全对应了。特别需要注意的是,在训练和检测阶段生成和存储anchors的顺序完全一样,这样训练结果才能被用于检测! 5.2 通过训练好的RPN网络收集proposals ...
edited by pytorch-probotbot 🐛 Bug F.mse_loss(a, b, reduction='elementwise_mean') has very different behaviors depending on ifbrequire a gradient or not. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch from torch.nn import functional as F A = torch.ones(2) B = torch.zeros...
pytorch中通过torch.nn.SmoothL1Loss类实现,也可以直接调用F.smooth_l1_loss函数。代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 参数 ,默认为1 ...
PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段,在参考资料[1](张皓:PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补,方便使用时查阅。 1 『基本配置』 导入包和版本查询 import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)prin...
enhanced by Retinex algorithm. In the part of object recognition, the improved EfficientDet algorithm is adopted as the main body, and the length-width ratio of the anchor frame is optimized by K-means clustering algorithm. Meanwhile, the gradient equalization mechanism is added into the loss ...
最后，对于一些特殊的任务，如目标检测和关键点检测，可能需要使用特定的损失函数，如Focal Loss和Smooth L1 Loss等。这些损失函数可以根据具体任务的特点来进行选择和调整。总结起来，PyTorch提供了丰富的分类和分割相关的损失函数，可以根据具体任务的需要进行选择和使用。分类相关的损失函数适用于分类任务，如交叉熵损失...