fast-r-cnn论文中个为什么使用smooth_L1 (x),smooth_l1是什么?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
void SmoothL1LossLayer<Dtype>::Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top) { int count = bottom[0]->count();caffe_gpu_sub(count,bottom[0]->gpu_data(), //t i bottom[1]->gpu_data(), //t i* diff_.mutable_gpu_data()); // d := ...
//调用反向smoothloss,diff_.gpu_data()表示x,diff_.mutable_gpu_data()表示smoothloss的导数 SmoothL1Backward<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>( count, diff_.gpu_data(), diff_.mutable_gpu_data(), sigma2_); 1. 2. 3. 1. //类似于前向 CUDA_POST_KERNEL_CHECK...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box 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,本文按照此路线进行讲解。 IOU 介绍 IoU 的全称为交并比(Intersection over...
Dynamic SmoothL1 Loss 传统的SmoothL1损失为: \beta为确定SmoothL1的超参数,在传统二阶段检测器的训练过程中,\beta为定值;x为回归目标,在回归分支中,回归目标为offset\Delta=\left(\delta_{x}, \delta_{y}, \delta_{w}, \delta_{h}\right),它们的定义如下: ...
template<typename Dtype>void SmoothL1LossLayer<Dtype>::Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>&bottom, const vector<Blob<Dtype>*>&top) { int count= bottom[0]->count(); caffe_gpu_sub( count, bottom[0]->gpu_data(), //tibottom[1]->gpu_data(), //ti*diff_.mutable_gpu_data());/...
1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提出,Fast RCNN论文提出该方法 1.1 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: 1.2 上述的3个损失函数对x的导数分别为: 从损失函数对x的导数可知: 损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learning rate 不变,损失函数会在稳定值附近波...
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 ...
目录 前言smoothL1loss从两个方面限制梯度 前言 Fast R-CNN中的bounding boxes回归使用的便是smoothL1loss. 主要原因是,smoothL1具有... x的梯度的绝对值达到上限1,也不会太大以至于破坏网络参数。smoothL1完美地避开了L1和L2损失的缺陷。其函数图像如下: 由图中可以看出,它在远离坐标原点处,图像和L1 ...
简单的说Smooth L1就是一个平滑版的L1 Loss,其公式如下: SmoothL_{1} = _{0.5x^{2}, |x| < 1}^{|x| - 0.5, |x| > 1} 该函数实际上是一个分段函数,在[-1,1]之间就是L2损失,解决L1在0处有折点,在[-1, 1]区间以外就是L1损失,解决离群点梯度爆炸问题,所以能从以下两个方面限制梯度: ...