Pytorch 中 KL 计算出现负值 需加个 log AI检测代码解析 import torch KL_criterion = torch.nn.KLDivLoss(size_average=False) a = torch.tensor([0.2, 0.1, 0.3, 0.4]) b = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) loss1 = KL_criterion(a.log(), b) print(loss1) # tensor(0.0693) 加 log ...
KLD_Pytorchgithub.com/open-mmlab/mmrotate KLD_Jittorgithub.com/Jittor/JDet 效果比较:不加任何数据增强、多尺度训练和测试等tricks下,将RetinaNet-Res50上的Smooth L1 Loss换成KLD,模型在DOTA1.0数据集上的 AP50 从65.73%提高到71.28%, AP75 从32.31%提升到44.48%。 已经看过GWD的朋友可能会有这样子...
这时,我们需要一个度量来衡量选择的ApproximatedDistribution Distributionf总共Loss多少信息量信息量Information(信息量)。 这就是KLD(散度)起作用的地方。 InformationEntropy(信息熵) KL(Kullback-Leibler Divergence, 散度)起源于 IT(Information Theory, 信息理论)。 I.T.的主要目标是量化数据的信息量。 I.T. 最重...
PyTorch-YOLOV3(loss计算) 系列文章目录 数据集加载和预处理 网络结构 loss计算 前言 源代码连接https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 当前代码用到的数据集为coco2014,这里提供官网地址https://cocodataset.org/ YOLOLayer,loss计算和预测 计算交并比和IOU函数 标注锚框函数......