总结对比下L1L1 损失函数,L2L2 损失函数以及SmoothL1SmoothL1 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (L2L2 Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值f(x)f(x) 与真实样本值yy 之间差值平方的平均值,其公式如下 MSE=∑ni=1(fxi−yi)2nMSE=∑i=1n(fxi−yi)2n 其中,yiyi和f(xi)f(xi)分别表示...
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.SmoothL1Loss()# 假设预测的边界框坐标为(左上角x, 左上角y, 右下角x, 右下角y)y_hat=torch.tensor([1.0,2.0,5.0,6.0])# 预...
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.SmoothL1Loss()# 假设预测的边界框坐标为(左上角x, 左上角y, 右下角x, 右下角y)y_hat=torch.tensor([1.0,2.0,5.0,6.0])# 预...
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。 smooth L1损失函数曲线 四、总结 从...
SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1Loss的函数如下: loss(x,y)=1n∑i=1n{.5∗(yi−f(xi))2,if |yi−f(xi)|<1|yi−f(xi)|−0.5,otherwise 仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 ...
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。
Smooth L1 Loss：简介：Smooth L1 Loss是目标检测任务中早期常用的回归损失函数。特点：在误差较大时，其梯度不会像L2 Loss那样过大，导致训练不稳定；在误差较小时，其梯度不会像L1 Loss那样为常数，有利于训练后期的精细调整。缺点：没有考虑预测框与真实框的整体关系，仅通过坐标点独立回归。IoU Loss...
SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它在预测值和ground truth之间的差别较小时使用L2Loss，在差别较大时使用L1Loss。公式为 max(0.5*(|y_true - y_pred|)^2, |y_true - y_pred| - 0.5)。优点是当预测值和ground truth差别较小时，梯度不至于太大，损失函数较为平滑；当差别大时，梯度...
【摘要】 Smooth_L1_Loss函数的计算方式 从今天开始,阅读faster rcnn的相关代码,并记录我对faster rcnn中特别的层的理解。本篇主要是对smooth_L1_Loss层进行解读。 RBG大神认为CPU版本的太慢了,故有些操作CPU版压根就没有实现。smooth_L1_Loss是Faster RCNN提出来的计算距离的lo... ...
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。