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...
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...
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*方的*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...
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。
最常看到的MSE也是指L2 Loss损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss 它是把目标值 yi 与模型输出(估计值) f(xi) 做差然后平方得到的误差 loss(x,y)=1n∑i=1n(yi−f(xi))2 什么时候使用? 回归任务 数值特征不大 问题维度不高 SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1...
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。
【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。
1. Smooth L1 Loss 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：公式 公式 公式 公式 从损失函数对x的导数可知，Smooth L1损失函数对x的导数在x值很大时，其导数也非常大，在训练初期不稳定。在x很小时，损失函数对x的导数为常数，如果learning rate不变，在训练后期很难收敛到...