errors_.mutable_gpu_data()); // d := w_out * SmoothL1(w_in * (b0 - b1)) } Dtype loss; caffe_gpu_dot(count, ones_.gpu_data(), errors_.gpu_data(), &loss); top[0]->mutable_cpu_data()[0] = loss / bottom[0]->num(); } //反向计算,对smoothLoss求导 template <typename ...
loss = (torch.abs(estDisp - scaled_gtDisp) * mask.float()).mean()returnloss# smooth l1 lossloss = F.smooth_l1_loss(estDisp[mask], scaled_gtDisp[mask], reduction='mean')returnloss 开发者ID:DeepMotionAIResearch,项目名称:DenseMatchingBenchmark,代码行数:26,代码来源:smooth_l1_loss.py 示例...
# 需要导入模块: from torch import nn [as 别名]# 或者: from torch.nn importSmoothL1Loss[as 别名]def__init__(self, n_templates=25, reg_weight=1, pos_fraction=0.5):super().__init__()# We don't want per element averaging.# We want to normalize over the batch or positive samples....
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(...
在下文中一共展示了layers.smooth_l1_loss方法的12个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: __call__ ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from maskrcnn_benchmark import layers [as 别名]# 或者: from maskr...
在下文中一共展示了net_utils._smooth_l1_loss方法的12个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: detect_loss ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from model.utils import net_utils [as 别名]# 或者: from mode...