损失函数 yolo损失分为3个部分类别损失、置信度损失、位置损失 1. 类别损失 只有有目标的地方才会有类别判断，从而才会有类别损失，所以需要解决两个问题：1.有目标的地方；2.类别损失 1.1有目标的地方：object_mask object_mask根据 y_true（真实值）确定 ...

从L1 loss到EIoU loss，目标检测边框回归的损失函数一览 smilehan 我爱计算机视觉 昨天 本文转载自知乎，已获作者授权转载。 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目标检测任务的损失函数 ...

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 ...

SSD损失分为两部分，类别损失和回归框位置损失 其中，类别损失采用softmax损失，回顾框损失采用l1——smooth损失。 1. softmax损失： SSD类别部分的网络输出维度为（batch_size, 8732， num_classes），并经过softmax激活函数 ...

损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合 ...

损失函数的基本用法： 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none ...

一、Smooth L1 Loss 1.公式： 2.原因： L1损失使权值稀疏但是导数不连续，L2损失导数连续可以防止过拟合但对噪声不够鲁棒，分段结合两者优势。 二、Focal Loss 1.公式： 2.作用 ...