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])# 预测边界框y=torch.tensor([1.2,1.8,4.8,6.5])# 真实边界框# 计算Smooth L1 Lossl...
对于大多数CNN网络,一般使用L2 loss,而不是L1 loss。因为L2收敛快。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择L2,但是存在离群点时,离群点会占loss主要部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000决定。所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失)...
压缩特征向量,使用较广。2.L1、L2损失——loss函数SmoothL1是L1的变形,用于Faster RCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲线,我们可以看到绿色曲线(SmoothL1)的变化相对于蓝色曲线(L2)更缓慢,所以当x发生变化的时候,SmoothL1对x的变化更不敏感,即SmoothL1的抗噪性优于L2。(L1和L2的比较类似 ...
smooth L1 loss能从两个方面限制梯度: 当预测框与GT差别很大时,梯度值不至于过大; 当预测框与GT差别很小时,梯度值足够小。 几种损失函数如下: 损失函数对x的导数分别为: 公式(4),当x增大时L2损失对x的导数也增大。训练初期的时候,预测值与GT差异过大时,损失函数对预测值的梯度十分大,训练不稳定。 公式(5...
Smooth L1 loss能够在两个方面限制梯度，以下是几种损失函数及其对x的导数：当x增大时，L2损失对x的导数也会增大。在训练初期，由于预测值与GT差异较大，损失函数对预测值的梯度很大，导致训练不稳定。L1对x的导数为常数，这意味着在训练后期，如果学习率lr保持不变，损失函数将在稳定值附近波动，难以...
Fasterrcnn 和 SSD 等目标检测模型中，使用 smoothl1loss 的原因主要在于其能有效平衡大误差和小误差的影响，降低训练过程的不稳定性。对比于 L2 Loss，L1 Loss 与之不同之处在于 L1 Loss 对于大误差有更显著的梯度增长，这可能导致训练初期不稳定。而 Smooth L1 Loss 则巧妙地避免了这一问题，它在...
【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... ...
在0-1直接,mseloss的平方是smooth_l1_loss,smooth_l1_loss更小 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nn.functionalasFconf_mask=torch.FloatTensor([3])conf_data=torch.FloatTensor([1])loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduce=False,size_average=False)x=loss_fn(conf_mask,conf_data).item()print('...
SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN,用于计算smooth L1损失,其中的光滑L1函数如下: 其导函数为: 之所以称为光滑L1函数,是因为此函数处处可导,而原L1函数在x=0处是不可导的。 smooth L1损失为: 其中: y i = [ y i 1 , y i 2 , . . . . , y i k ] T y_i = [y_{i1},y_...
在选择上，如果目标是检测离群点，MSE是首选；若离群点是受损数据，MAE更适用，因为它对异常值不敏感。然而，对于数据分布显著偏斜的情况，如大部分值集中在某一点，MAE和MSE都可能失效，这时需要考虑使用Smooth L1 loss，它在Faster R-CNN和SSD的边框回归中被采用，通过平滑的绝对误差处理，缓解了离群...