目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBox Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程。 其演进路线是 Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss EIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。 L1/L2 Loss L1/L2 Loss 的定义 此...
Smooth L1 Loss函数 在早期的目标检测算法中它们一般使用MSE作为损失函数,之后Fast R-CNN提出了Smooth L1的损失函数,它们的共同点都是使用两个角点,四个坐标作为计算损失函数的变量,我们在这里统一称它们为L1-norm算法。之所以说L1-norm损失函数不和检测结果强相关,是因为它存在图1所示的若干个问题。在图1中,绿色框...
深度学习 L1 L2损失函数 损失函数l1 loss 损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项...
HingeLoss 0-1 损失函数:感知机就是用的这种损失函数; 对数损失函数:逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数; MSE平方损失函数:线性回归的损失函数就是MSE; Hinge 损失函数:SVM就是使用这个损失函数; 交叉熵损失函数 :逻辑回归的损失函数,用sigmoid作为激活函数,常用于二分类和多分类问题中。 我们先定义两个二维数...
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), ...
SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1Loss的函数如下: loss(x,y)=1n∑i=1n{.5∗(yi−f(xi))2,if|yi−f(xi)|<1|yi−f(xi)|−0.5,otherwise 仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss...
smooth L1损失函数为: smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。
1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1和L2 Loss定义为：公式 公式 公式 公式 从损失函数对x的导数可知，Smooth L1损失函数对x的导数在x值很大时，其导数也非常大，在训练初期不稳定。在x很小时，损失函数对x的导数为常数，如果learning rate不变，在训练后期很难收敛到...
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重...
loss = mssim_loss(x, y) print(loss) ``` 二、L1 Loss损失函数 1. L1 Loss损失函数概述 L1 Loss是一种用于回归问题的损失函数,也称为绝对值损失。它通过计算预测值与真实值之间的绝对差值来度量模型的误差。L1 Loss被广泛应用于图像分割、目标检测等任务中。 2. L1 Loss损失函数原理 L1 Loss损失函数通过...