SmoothL1Loss

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失
早起星人·2024-08-29 09:44

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

请问FasterR-CNN和SSD中为什么用smoothl1loss，和l2有什么区别？给定5个人脸关键点和5个对齐后的点，求怎么变换的？Boundingboxes回归原理/公式
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。
行走的学习机器·2024-01-06 13:21

损失函数总结（十一）：Huber Loss、SmoothL1Loss

损失函数总结（十一）：HuberLoss、SmoothL1Loss1引言2损失函数2.1HuberLoss2.2SmoothL1Loss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss、BCELoss、CrossEntropyLoss、NLLLoss、CTCLoss、PoissonNLLLoss、GaussianNLLLoss、KLDivLoss、BCEWit
sjx_alo·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

【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数

1、介绍torch.nn.SmoothL1Loss是PyTorch中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是L1损失和L2损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。loss_function=nn.SmoothL1Loss(reduction='mean',beta=1.0)2、参数size_average(已弃用):以前用于确定是否应该对损失的每个元素取平均。如果设置为False，则对损失进行求和。现
daphne odera�·2024-01-01 09:49

深度学习——Loss汇总

L1Loss一、IOULoss公式：参考资料:目标检测回归损失函数——IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU二、L1Loss公式：参考资料:PyTorch中的损失函数–L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss
William.csj·2023-12-01 20:00

smooth L1为什么好？

之前再看FastR-CNN的时候，网络boundingboxes回归使用的smoothL1loss，当时并没有去细想为什么用这个loss而不是l2loss，这个loss有什么好？
井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-26 15:51

【目标检测】SSD损失函数详解

文章目录定位损失LlocL_{loc}Lloc偏移值的计算smoothL1loss置信率损失LconfL_{conf}Lconf最近看看这个古早的目标检测网络，看了好多文章，感觉对损失函数的部分讲得都是不很清楚得样子
Jiangnan_Cai·2023-11-09 06:18

【pytorch】nn.SmoothL1Loss 函数使用

SmoothL1Loss1、SmoothL1Loss2、nn.SmoothL1Loss函数使用1、SmoothL1Loss本方法由微软rgb大神提出，FastRCNN论文提出该方法1）假设x为预测框和真实框之间的数值差异
Enzo 想砸电脑·2023-09-13 09:10

深度学习(23):SmoothL1Loss损失函数

0.基本介绍SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。
biter0088·2023-09-13 09:35

Pytorch——常用损失函数详解

损失函数总结首先直接贴上个人看过比较好的一些的解析：深度学习之常用损失函数损失函数loss大总结损失函数（LossFunction）pytorch中的gather函数_PyTorch中的损失函数–L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss
Irving.Gao·2023-09-09 19:26

损失函数(自整理)

MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）1.2L2均方根损失(RootMeanSquaredErrorLoss，RMSE)1.3均方差损失（MeanSquaredErrorLoss，MSE）1.4平滑L1损失函数(SmoothL1Loss
曼城周杰伦·2023-07-19 11:14

目标检测之Loss：FasterRCNN中的SmoothL1Loss

多任务损失（来自FastR-CNN）multi-task数据结构FastR-CNN网络有两个同级输出层（clsscore和bbox_prdict层），都是全连接层，称为multi-task。①clsscore层：用于分类，输出k+1维数组p，表示属于k类和背景的概率。对每个RoI（RegionofInteresting）输出离散型概率分布通常，p由k+1类的全连接层利用softmax计算得出。②b
BigCowPeking·2023-04-04 21:25

深度学习: smooth L1 loss 计算

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、SmoothL1loss
strivinging·2023-01-23 08:12

SSD训练自己数据集

SSD训练自己数据集原理目标检测|SSD原理与实现损失函数：（1）类别损失（置信度误差）为softmaxloss（2）位置损失为SmoothL1Loss训练1.数据制作（1）首先准备img与txt文件夹
鹅鹅_鹅·2023-01-21 09:29

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
白羊by·2023-01-19 05:30

pytorch mseloss bceloss 对比

3)SmoothL1Loss比mseloss小4)bceloss收敛比较快5)bcelossinput必须是0-1之间，targets可以不是6)target是0.5input是0.4与0.6，loss
AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

CycleGan总结及简易复现

CycleGan总结及代码简易复现简介拓展：回归损失函数的对比：L1loss,L2loss（MSE）以及SmoothL1Loss的对比CycleGan网络结构CycleGan论文地址：https://arxiv.org
.joker.·2023-01-04 11:29

FSRCNN超分辨率复现问题记录

1.生成训练集时，不可将图像过分缩小，这样会导致细节消失，属于让网络无中生有，生成的效果很差，难以将细线复原得很顺滑2.损失函数不要用MSE，MSE容易导致图像边缘模糊，后面改用SmoothL1Loss
进不去·2023-01-03 16:24

汉字风格迁移篇--KAGAN:一种中国诗歌风格转换的方法

提出的方法：ConstancyLoss,SmoothL1loss；TVloss，key-attentionmechanismGAN；多通道鉴别器使用的指标L1Loss，SSIM，PSNR,LPIPS已有工作字符风格迁移
啊菜来了·2022-12-16 19:46

神经网络——常见的回归损失函数

L1Loss、L2Loss和SmoothL1Loss三个损失函数的图像公式如上，分别对其求导：公式中的x都是boundingbox四个坐标点与groundtruth四个坐标点的差值，四个点分别
不说话装高手H·2022-12-13 09:20

loss函数之L1Loss，MSELoss，SmoothL1Loss, HuberLoss

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据D(x,y)D(x,y)D(x,y)，xxx为神经网络的输出，yyy是真实的得分，xxx与yyy同维度。第nnn个样本的损失值lnl_{n}ln计算如下:ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln=∣xn−yn∣其中，yny_{n}yn代表第nnn样本的真实得分，可能对应一
旺旺棒棒冰·2022-11-19 14:52

L1 loss & L2 loss & Smooth L1 loss

L1loss&L2loss&SmoothL1loss损失函数的对比、优缺点分析目录文章目录L1loss&L2loss&SmoothL1loss目录L1LossL2LossL1loss和L2loss比较SmoothL1Loss
leonardohaig·2022-11-19 14:48

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

L1、L2、smoothL1loss提出smoothL1loss的论文：L1最低点是不可导的，所以势必不会收敛到最低点，可能会在最优解附近震荡。而L2损失容易在离群点产生梯度爆炸的问题。
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

SmoothL1Loss相比L1和L2的优势可以参考损失函数：L1loss,L2loss,smoothL1loss。总结其优势就是：smoothL1和L1-loss函数的
kuweicai·2022-07-12 07:27

回归问题常用损失函数L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss

L1范数误差(L1loss)代表：MAE(MeanAbsoluteError,均绝对误差)。即估计值f(x)f(x)f(x)与真实值yyy之间距离的均值。MAE=1n∑i=1n∣f(xi)−yi∣MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n|f(x_i)-y_i|MAE=n1i=1∑n∣f(xi)−yi∣优点无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的
什么都不太行的syq·2021-04-16 22:39

pytorch中的gather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
灵魂机器·2021-01-07 01:04

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

yolov5和yolov4、yolov3对比

yolov5和yolov4、yolov3对比性能曲线模型结构iou-Loss性能曲线MSCOCO数据集的测试结果：模型结构yolov5模型大小：iou-Loss回归框loss的发展路线：SmoothL1Loss
bblingbbling·2020-12-01 20:21

目标检测——YOLOV5的学习笔记(legcay)

3.1loss函数——DIoU-LossYOLOV5使用的loss函数与YOLOV4保持一致，为DIoU-Loss；在学习DIoU-Loss之前，我们首先来回顾一下regression任务loss的发展历史：SmoothL1Loss
songyuc·2020-12-01 14:52

mseloss pytorch_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_39875192·2020-11-21 12:24

smooth L1、L1、L2 损失函数的区别

立体匹配中很多网络都是用的smoothL1loss。那他和L1、L2loss的区别是什么呢？L1loss(MAE）其中x为预测框与groudtruth之间elementwise的差异。
三维视觉工作室·2020-11-13 16:50

目标检测：损失函数之SmoothL1Loss

fasterRCNN中的RPN的回归框的loss计算方法再次深入的解读SmoothL1Loss损失函数：fasterRCNN中SmoothL1Loss的详解
BigCowPeking·2020-09-15 15:56

L1 loss 和 L2 loss 比较

1、L1loss在零点不平滑，用的较少2、SmoothL1Loss修改零点不平滑问题3、L2loss：对离群点比较敏感，如果feature是unbounded的话，需要好好调整学习率，防止出现梯度爆炸的情况
菜鸡要努力·2020-09-15 14:54

总结smooth L1为什么好！

smoothL1loss能从两个方面限制梯度：当预测框与groundtruth差别过大时，梯度值不至于过大；当预测框与groundtruth差别很小时，梯度值足够小。
Activewaste·2020-09-13 06:36

matplotlib设置同一个图中不同y轴刻度

设置同一个图中不同y轴刻度：设置x轴相同，不同的y轴刻度：fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(111)ax1.plot(plot_loss,'r-',label='smoothL1loss
Elvirangel·2020-09-12 22:59

目标检测回归损失函数1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比

这个博客让我看明白了三者的区别：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html总结就是smoothL1loss完美的规避了L1loss和L2loss
渡伴·2020-08-23 22:16

Fast R-CNN关键点自总

目录网络结构宏观概括训练过程时的网络结构对应代码检测过程时的网络结构FastRCNN里面用到的损失函数smoothl1loss网络结构宏观概括这个图很牛逼，也很关键，其他的常规的地方，就不说了，只记录我自己觉得最最让我费解的点
恋蛩音·2020-08-18 15:52

『TensorFlow』SSD源码学习_其七：损失函数

为预测框和groundtruthbox的SmoothL1loss，值通过crossvali
weixin_33717117·2020-08-13 21:23

目标识别：SSD pytorch代码学习笔记（3）——损失函数

1.对于位置损失函数针对所以的正样本，采用SmoothL1Loss,位置信息都是encode之后的信息。2.对于置信度损失函数：首先需要使用hardnegativ
风缓吹·2020-08-13 11:44

Faster R-CNN中RPN的分析

为了更好地理解RPN的代码实现细节，充分理解它用到的SmoothL1Loss是很必要的。
lanadeus·2020-08-11 21:11

目标检测之Loss：FasterRCNN中的SmoothL1Loss

2018-04-0321:12:37BigCowPeking阅读数12223更多分类专栏：目标检测之Loss函数多任务损失（来自FastR-CNN）multi-task数据结构FastR-CNN网络有两个同级输出层（clsscore和bbox_prdict层），都是全连接层，称为multi-task。①clsscore层：用于分类，输出k+1维数组p，表示属于k类和背景的概率。对每个RoI（Reg
xiaocao9903·2020-08-09 02:44

常见的loss函数及pytorch代码

常见loss函数总结及pytorch代码回归损失函数MAE、MSE、Smoothl1loss其他常见的损失函数回归损失函数MAE、MSE、Smoothl1loss首先，是这三个函数的函数图：这边函数的理解部分参考博客
qq_44941389·2020-08-05 11:23

目标检测回归损失函数小结IOU、GIOU、DIOU、CIOU

假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1Loss定义为：L1=∣x∣L_1=|x|L1=∣x∣导数：L2Loss定义为：L2=x2L_2=x^2L2=x2导数：smoothL1Loss定义为：导数
yx868yx·2020-07-09 04:28

目标检测中的回归损失函数系列一：Smooth L1 Loss

SmoothL1Loss出自论文：https://arxiv.org/abs/1504.08083采用该Loss的模型（FasterRCNN，SSD，，）SmoothL1Loss是在FastRCNN论文中提出来的
梦坠凡尘·2020-06-22 19:30

深度学习之L1 loss和L2 loss的区别

L1loss:L2loss:smoothL1loss:L1lossl1loss在零点不平滑，用的较少。一般来说，l1正则会制造稀疏的特征，大部分无用的特征的权重会被置为0。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-05-08 12:10

目标检测为什么使用SmoothL1损失

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
Lavi_qq_2910138025·2019-08-18 20:24

RPN网络的smoothL1 loss

RPN网络以及fastrcnn网络的一个bounding-boxregression损失函数smoothL1loss，如下：TensorFlow实现：defsmooth_l1_loss(bbox_pred
庆志的小徒弟·2018-10-11 11:58

深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导

为预测框和groundtruthbox的SmoothL1loss，值通过crossvalidation设置为1。定义如下：其中，为预测框，为groundtrut
dongapple·2017-07-20 10:34
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