template<typename Dtype>void SmoothL1LossLayer<Dtype>::Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>&top, const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>&bottom) {// after forwards, diff_ holds w_in * (b0 -b1) int count=diff_.count(); //调用反向smoothloss,diff_.gpu_data(...
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。
//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。 1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提...
之前再看Fast R-CNN的时候,网络bounding boxes回归使用的smooth L1 loss,当时并没有去细想为什么用这个loss而不是l2 loss,这个loss有什么好?直到昨天看别的论文的时候提到smooth L1具有更强的鲁棒性,为什么smooth L1 loss具有更好的鲁棒性呢?上网查了下,下面是知乎的一个回答,感觉非常通俗易懂,所以就转了过来,原...
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 ...
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损失函数为: 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。 smooth L1损失函数曲线 ...
从上式可知Smooth L1 Loss 是一个分段函数,它综合了 L1 Loss 和 L2 Loss 两个损失函数的优点,即在 较小时采用平滑地 L2 Loss,在 较大时采用稳定的 L1 Loss。 公式(6)衡量 的较大和较小的分界线是 ,当然也可以采用其它值来做这个临界点。设
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: ...