将这样的输出和标签使用SmoothL1Loss进行损失计算时不会报错,因此想当然地认为在函数内部这些元素是一一对应的,然而在实验过程中发现损失不收敛,经过多方探索,最后在阅读自己的代码时发现了这个损失函数计算过程中针对size不同的广播机制,也就是说当某一维度不匹配时,会进行广播以匹配相同的维度,再进行对应元素的损失计算。
Smooth L1 Loss常用于目标检测、物体定位等回归任务中。在这些任务中,模型需要预测目标的位置或尺寸,Smooth L1 Loss能够有效地平衡精度和鲁棒性。 Smooth L1 Loss的优缺点 Smooth L1 Loss相比于L2 Loss的优点是对异常值不敏感,能够提高模型的鲁棒性。然而,Smooth L1 Loss的计算相对复杂,因此在计算效率上可能略逊于L2...
r-cnn学习（五）：SmoothL1LossLayer论⽂与代码的结合理解A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时，只对两种anchor给予正标签：和gt_box有着最⾼的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box，其IoU都⼩于0.3，则标记为负。损失函数定义如下：其中i为⼀个mini-batch中某anchor的索引，...
smooth_L1_Loss是Faster RCNN提出来的计算距离的loss,文章中提到对噪声点更加鲁棒。输入四个bottom,分别是predict,target,inside_weight,outside_weight。与论文并不完全一致,代码中实现的是更加general的版本,公式为: Backword 源码分析 // ---// Fast R-CNN// copyright (c) 2015 Microsoft// Licensed under ...
1.3 实际目标检测框回归任务中的损失loss为Lloc(tu,v)=∑iϵ{x,y,w,h}smoothL1(tiu−vi) 其中v=(vx,vy,vw,vh)表示GT 的框坐标,tu=(txu,tyu,twu,thu)表示预测的框坐标,即分别求4个点的loss,然后相加作为Bounding Box Regression Loss。
.cpp是cpu上运行的代码,.cu是gpu上运行的代码。 这是smooth_L1_loss_layer.cu的前向传播部分 #include"caffe/fast_rcnn_layers.hpp"namespacecaffe { template<typename Dtype>__global__voidSmoothL1Forward(constintn,constDtype*in, Dtype*out) {//f(x) = 0.5 * x^2 if |x| < 1//|x| - 0.5...
SmoothL1Loss在目标回归问题中被广泛应用,特别是在对象检测和边界框回归等任务中。由于它对异常值(Outliers)较为鲁棒,相较于MSE Loss(均方差损失函数),SmoothL1Loss能更好地处理异常值。 PyTorch中的SmoothL1Loss 在PyTorch中,SmoothL1Loss是torch.nn.SmoothL1Loss模块的一部分。以下是使用SmoothL1Loss的示例代码: ...
pytorch中通过torch.nn.L1Loss类实现,也可以直接调用F.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。 MSELoss 均方误差(MSE),用于回归模型 ...
SooothL1Loss其实是L2Loss和L1Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。1. 当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),梯度不至于太大。(损失函数相较L1 Loss比较圆滑)2. 当差别大的时候,梯度值足够小(较稳定,不容易梯度爆炸)。 什么时候使用? 回归 当特征中有较大的数值 适合大多数...
在上述代码中,首先导入torch和torch.nn模块,并定义了Smooth L1 Loss函数为smooth_l1_loss。然后随机生成了真实值y和预测值y_hat。最后调用smooth_l1_loss函数计算Smooth L1 Loss,并打印结果。 以目标检测任务为例: pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn# 定义Smooth L1 Loss函数smooth_l1_loss=nn.SmoothL...