SmoothL1

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

交叉熵、Focalloss、L1，L2，smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020
汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

损失函数L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss

本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss-知乎【SmoothL1Loss】SmoothL1损失函数理解_寻找永不遗憾的博客-CSDN博客_smoothl1loss
数据猴赛雷·2024-01-01 09:51

smooth L1为什么好？

直到昨天看别的论文的时候提到smoothL1具有更强的鲁棒性，为什么smoothL1loss具有更好的鲁棒性呢？
井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-26 15:51

目标检测回归损失函数（看情况补...）

文章目录L1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError——MAE)L2loss-均方误差（MeanSquareError——MSE）SmoothL1LossMAE、MSE、SmoothL1
怎么全是重名·2023-11-09 05:06

【Pytorch】深度学习之损失函数

文章目录二分类交叉熵损失函数交叉熵损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失
自律版光追·2023-10-15 14:55

目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

目标检测回归损失函数1、SmoothL1Loss2、IoULoss3、GIoULoss（Generalized-IoULoss）4、DIoULoss（Distance-IoULoss）5、CIoULoss（Complete-IoULoss）6、总结7、代码目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。本文介绍目标检测任
Enzo 想砸电脑·2023-09-13 09:09

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN、faster-RCNN中经常出现的smoothL1
千音qy·2023-09-13 09:39

PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失

torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean',beta=1.0)功能：创建一个平滑后的L1L_1L1损失函数，即SmoothL1
视觉萌新、·2023-09-13 09:09

浅谈L1、L2 和Smooth L1 loss

梯度问题当预测框和GT差别过大时，梯度值不至于过大当预测框和GT差别很小的，梯度值足够小下面（1）（2）（3）分别是L2，L1，SmoothL1的损失函数下面（1）（2）（3）分别是L2，L1，SmoothL1
liiiiiiiiiiiiike·2023-04-04 21:20

深度学习: smooth L1 loss 计算

RPN的目标函数是分类和回归损失的和，分类采用交叉熵，回归采用稳定的SmoothL1，SmoothL1公式为：整体损失函数具体为：[1]FasterR-CNN原理介绍[2]深度网络中softmax_loss
strivinging·2023-01-23 08:12

深度学习: 回归loss

回归loss比较参见的有L1、L2和SmoothL1。
JNingWei·2023-01-23 08:40

机器学习中的各种损失函数（L1，L2，smoothL1，交叉熵 ）

机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2loss）绝对误差损失（L1loss）SmoothL1Loss（Huber）合页损失Hingeloss二分类交叉熵损失函数BinaryCrossEntropyLoss平方误差损失（L2loss）每个训练示例的平方误差损失，也称为“L2损失”，是实际值与预测值之差的平方。相应的代价函数是，这些平方误差的均值（MSE）MSE损失函数。它是一个正二次函数（形式
白羊by·2023-01-19 05:30

机器学习中的损失函数

MAE损失函数1.1均方误差、平方损失1.2平均绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式2.2几个关键的概念1、鲁棒性（robustness）2、稳定性三、smoothL1
Wanderer001·2022-12-22 17:13

深度学习秘籍

显式构造隐式构造loss通常是一个标量batchsize越小其实越好回归预测的是一个连续softmax回归是一个多分类问题分类预测是一个离散值HuberRoBustLoss,也就是通常所说SmoothL1
重糖爱好者·2022-12-20 10:01

目标检测中常用的损失函数汇总

目标检测中的损失函数目标检测类别损失交叉熵focalloss位置损失L1（MAE），L2（MSE），smoothL1损失函数IoULossGIoUlossDIoULossCIoULoss语义分割目标检测目标检测中的损失函数通常由两部分组成
MoMona_W·2022-12-14 11:52

为什么Faster-rcnn、SSD中使用Smooth L1 Loss 而不用Smooth L2 Loss

知乎上的一篇文章说的很详细：https://www.zhihu.com/question/58200555这个必须看：目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss
ytusdc·2022-12-11 00:14

目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：极市平台目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来BoundingBoxRegressionLossFunction的演进过程，其演进路线是SmoothL1LossIoULossGIoULossDIoULoss
小白学视觉·2022-12-08 21:47

002卷积神经网络基础知识

池化-最大池化：常见池化策略激活函数（激活层）SigmoidTanhReLUBathchNorm层BatchNorm层的使用全连接层Dropout损失层损失函数：损失层交叉熵损失实现回归任务L1，L2，SmoothL1
annyangya·2022-12-08 02:13

深度学习损失函数numpy实现并与torch对比

用numpy实现L1损失、MSE损失、KL损失、NLL损失、交叉熵损失、BCE损失、SmoothL1损失，并和torch的计算结果对比。
嘟嘟太菜了·2022-12-07 19:59

【OpenPCDet】PointPillars模型中的角度和方向损失?

但是再使用SmoothL1计算具体损失时会先计算出残差的sin值，再使用sin值来计算损失。1.编码classResidualCoder(object):def__init__(self,cod
昌山小屋·2022-12-05 00:42

Yolo4算法详解

（相对Yolo3，把其中定位损失部分，替换为CIOU-loss公式）介绍一些损失函数发展历史：定位损失：SmoothL1（FastR
⊙月·2022-12-01 04:04

pytorch训练 loss=inf或者训练过程中loss=Nan

造成loss=inf的原因之一：dataunderflow最近在测试Giou的测试效果，在mobilenetssd上面测试Giouloss相对smoothl1的效果；改完后训练出现loss=inf原因:
卿勿问·2022-11-26 21:48

目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

学习笔记，内容有借鉴，可以参考原文：目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss-知乎SmoothL1Loss->IoULoss->GIoULoss->DIoULoss
studyer_domi·2022-10-04 15:12

【损失函数：1】L1、L2、SmoothL1（附Pytorch实现）

损失函数前言一、基础损失1.L1损失（MAE：平均绝对误差）2.L2损失（MSE：均方差）3.L1、L2对比三、扩展1.SmoothL1损失（平滑L1损失）参考：前言作者自己是做图像去雾的，平常也会看一些其他的图像恢复方向的文章，比如图像去噪、图像增强、图像去模糊以及图像超分辨等。我们知道损失函数决定了网络训练目标，对于一个任务最后可以实现的功能影响很大，这里我就想把我见过的一些损失函数进行记录，
NorthSmile·2022-09-28 07:34

2022 深度学习 & 计算机视觉 & 感知算法 面经整理 二十三（221 222 223 224 225 226 227 228 229 230）

226PointNet++中BallQuery的动态规划代码写法227PointNet3DIOU怎么计算的228FocalLoss229目标检测回归损失函数——L1、L2、smoothL1230目标检测回归损失函数：SmoothL1
大叔爱学习.·2022-08-10 15:44

目标检测中的BBox 回归损失函数-L2，smooth L1，IoU，GIoU，DIoU，CIoU，Focal-EIoU，Alpha-IoU，SIoU

smoothL1则集两者的优点于一身。IoUloss提出IoUloss的论文：不论是L2还是smoothL1loss都没有考
cartes1us·2022-08-10 07:10

目标检测中目标框回归损失函数（IoU, GIoU, DIoU, CIoU）总结

总结其优势就是：smoothL1和L1-loss函数的
kuweicai·2022-07-12 07:27

Datawhale-深入浅出pytorch主要组成模块和基础实战

torch.nn.init内容torch.nn.init使用初始化函数的封装3.6损失函数3.5.1二分类交叉熵损失函数3.5.2交叉熵损失函数3.5.3L1损失函数3.5.4MSE损失函数3.5.5平滑L1(SmoothL1
akriver·2022-07-05 07:04

【深度学习】【YOLACT】代码解读二

【YOLACT】代码解读二Loss各种函数LocalizationLoss(SmoothL1)ConfidencelossLoss各种函数训练过程主要对loss函数(layers/modules/multibox_loss.py
Hanawh·2022-03-21 07:02

Dynamic R-CNN|在训练时动态改变标签分配阈值和SmoothL1损失超参

今天跟大家分享ECCV2020中关于目标检测的一篇文章论文标题：DynamicR-CNN:TowardsHighQualityObjectDetectionviaDynamicTraining论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2004.06002源码下载地址：https://github.com/hkzhang95/DynamicRCN动机在传统的二阶段检测器训练过程中，用
张建方-CV·2022-03-08 10:10

【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss

公式：图像：优点缺点应用场景：Ｐytorch示例：3.2均方误差MSE（L2Loss）公式：图像：优点缺点应用场景：pytorch示例：3.3SmoothL1损失Paper:公式：对比L1、L2图像：SmoothL1
菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:56

smoothl1函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差(LAD)最小绝对值误差(LAE)最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。它是把目标值与模型输出(估计值)做绝对值得到的误差。什么时候使用？回归任务简单的模型由于神经网络通常是解决复杂问题，所以很少使用。L2Loss也就是L2Loss了，它有几个别称：L2范数损失最小均方值偏差(LSD)最小均方值误差(LSE)最常看到的
weixin_39866741·2020-12-21 16:56

【Pytorch实战(四)】线性判决与逻辑回归

在线性回归中，经常使用MSE损失torch.nn.MSELoss()、L1损失torch.nn.L1Loss和SmoothL1损失torch.nn.SmoothL1Loss等。
cc__cc__·2020-09-17 03:46

目标检测回归损失函数简介

本文介绍目标检测任务中近几年来BoundingBoxRegressionLossFunction的演进过程，其演进路线：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss本文按照此路线进行讲解
baidu_36557924·2020-09-12 19:58

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin·2020-08-20 22:03

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin·2020-08-20 22:02

损失函数

−y|（2）.L2Loss平方损失函数是线性回归在假设样本满足高斯分布的条件下推导得到的L(r)=r2=(ŷ−y)2L(r)=r2=(y^−y)2对离群点具有较高的敏感性（3）.HuberLoss（smoothL1
寻梦梦飞扬·2020-08-17 16:35

常见损失函数小结

摘要本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的SmoothL1损失函数。
关注公号‘AI深度学习视线’·2020-08-17 12:44

L1 Loss,L2 Loss和Smooth L1 Loss 的对比

总结对比下L1L_1L1损失函数，L2L_2L2损失函数以及SmoothL1\text{Smooth}L_1SmoothL1损失函数的优缺点。
香菇不相识·2020-08-13 11:15

回归损失函数 ： Huber Loss,Log Cosh Loss,Quantile Loss

为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1\text{Smooth}L_1SmoothL1损失函数，当误差在[−1,1][-1,1][−1,1]之间时，SmoothL1
香菇不相识·2020-08-13 11:15

目标检测框回归损失函数-SmoothL1、Iou、Giou、Diou和Ciou

目录1引言2检测框回归损失函数2.1SmoothL12.1.1SmoothL1Torch实现代码2.1.2SmoothL1的缺点2.2Iou2.2.1IouTorch代码实现2.2.2Iou的缺点2.3Giou2.3.1GiouTorch实现代码2.3.2Giou缺点2.4Diou和Ciou2.4.1DiouTorch实现代码2.4.2CiouTorch实现代码2.4.3Ciou和Diou缺点3总
超超爱AI·2020-07-08 20:13

目标检测边界框回归损失函数汇总：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

1.L1loss、L2loss、SmoothL1loss2.IoUloss论文:UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork.本文由旷视提出，发表于2016ACM。论文最大的贡献就是提出了一种新的目标边界框定位损失：IoUloss。2.1提出问题在目标检测领域，一般把目标边界框表示为4个变量（x,y,w,h）或（x1,y1,x2,y2）。目标边界框回归问题通常采
dekiang·2020-07-08 19:25

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN、faster-RCNN中经常出现的smoothL1
LoveMIss-Y·2020-07-07 20:48

Smooth L1 Loss（Huber）：pytorch中的计算原理及使用问题

Huber损失函数，也就是通常所说SmoothL1损失：SmoothL1(x,y)={0.5(xi−yi)2if∣xi−yi∣<1∣xi−yi∣−0.5otherwiseSmooth_{L1}(x
球场恶汉·2020-06-29 11:33

细数目标检测中的损失函数

www.yuque.com/yahei/hey-yahei/objects_detection#zoJwH损失函数目标检测中最经典的损失函数就是FasterRCNN所用的“softmax交叉熵分类损失+SmoothL1
hey-yahei·2020-06-25 00:16

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin·2020-02-16 04:51

【深度学习基础】损失函数

性能评估指标超参数介绍损失函数前言本文主要总结一下常见目标检测的损失函数以及一些基础的函数，主要损失函数为mask-rcnn涉及到的损失函数包括：MSE均方误差损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数目标检测中常用的SmoothL1
Patrick Star@wust·2019-10-13 10:08

ubuntu caffe添加自己的层，smoothl1为例

1,添加整个新层，我们以smoothl1层为例，ssd-branch的github里面有现成的smoothl1层，但官方未加入到接口里面.cpp.cu.h文件分别添加到layer里面caffe.proto
AaronJiang395·2019-08-22 22:14

目标检测为什么使用SmoothL1损失

原文链接：https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/86659696首先来看L1Loss和L2loss：从上面的导数可以看出，L2Loss的梯度包含(f(x)-Y)，当预测值f(x)与目标值Y相差很大时，容易产生梯度爆炸，而L1Loss的梯度为常数，通过使用SmoothL1Loss，在预测值与目标值相差较大时，由L2Loss转为L1Loss可以防止梯
Lavi_qq_2910138025·2019-08-18 20:24

深度学习自学（二十）：SmoothL1 和 Softmax交叉熵

https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/details/93199307分类采用Softmax交叉熵，回归采用稳定的SmoothL1思路：做人脸检测过程中遇到人脸分类和回归损失函数
TheDayIn_csdn·2019-08-12 09:32
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