损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1Loss(reduction='mean') reduction:'none' | 'mean' | 'sum'。'none':返回(batch,每一个样本的loss), ...
FocalL1 Loss的函数曲线和梯度曲线分别如图2.(a)和图2.(b)所示。 图2:Focall1 Loss的曲线和梯度曲线 从图2.(b)中我们可以看出,FocalL1 loss可以根据\beta的值控制梯度值开始下降的位置并且在x=1处下降到常数值。FocalL1 loss通过给低质量样本更小的梯度来实现对低质量样本的抑制。 FocalL1 loss通过计算(x,...
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
smooth L1完美的避开了L1和L2损失的缺点。 在一般的目标检测中,通常是计算4个坐标值与GT框之间的差异,然后将这4个loss进行相加,构成regression loss。 但使用上述的3个损失函数,会存在以下的不足: 上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box ...
其中,和是控制异常值抑制程度的参数。 3.3、算法流程 4、实验 4.1、消融实验 1、IOU方法对比 2、Tradeoff Weight的影响 3、FocalL1 Loss 4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression...
其中,和是控制异常值抑制程度的参数。 3.3、算法流程 4、实验 4.1、消融实验 1、IOU方法对比 2、Tradeoff Weight的影响 3、FocalL1 Loss 4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression...
其中,和是控制异常值抑制程度的参数。 3.3、算法流程 4、实验 4.1、消融实验 1、IOU方法对比 2、Tradeoff Weight的影响 3、FocalL1 Loss 4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression...
Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接:集成到Detectron中,github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss,也就是RetinaNet,很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品,属于single stage的算法。在当时其精度甚至可以超过...
Focal loss初始化优化器RetinaNet使用同步SGD作为优化器。训练在8个GPU上进行,batch size为16。训练步数为90k。初始学习率为0.01,之后在60k步和80k步时缩小10倍。最终的loss为Focal loss和回归子网络平滑L1 loss的和。训练过程持续时长在10～35小时之间。
其中,和是控制异常值抑制程度的参数。 3.3、算法流程 4、实验 4.1、消融实验 1、IOU方法对比 2、Tradeoff Weight的影响 3、FocalL1 Loss 4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression...