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
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...
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), ...
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...
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。
L1Loss 也就是L1 Loss了,它有几个别称: L1 范数损失 最小绝对值偏差(LAD) 最小绝对值误差(LAE) 最常看到的MAE也是指L1 Loss损失函数。 它是把目标值 yi 与模型输出(估计值) f(xi) 做绝对值得到的误差。 loss(x,y)=1n∑i=1n|yi−f(xi)| 什么时候使用? 回归任务 简单的模型 由于神经网络...
1. 损失函数的定义 l1loss损失函数是一种用于衡量两幅图像之间差异的指标。它是将两幅图像的每个像素点之间的差的绝对值进行求和，得到图像之间的差异度量。2. l1loss损失函数的计算 l1loss损失函数的计算非常简单，只需要对两幅图像的每个像素点之间的差的绝对值进行求和即可。这种计算方式使得l1loss损失函数非常高效...
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...
Smooth L1 loss： 定义：平滑L1损失，是L1损失的一种变体，在误差较小时采用平方损失，误差较大时采用线性损失。 特点：结合了L1损失和L2损失的优点，对离群点更加鲁棒，同时对误差的梯度变化相对较小，有助于在训练过程中保持稳定性。在0点附近使用平方函数，使得损失函数更加平滑，避免了L1损失在0点...
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和正则项,通常可以表示成如下式子: ...