原文:Loss 总结:IoU loss总结

object detection 损失:更加接近人眼的损失 what is IoU IoU无法精确的反映两者的重合度大小。如下图所示,三种情况IoU都相等,但看得出来他们的重合度是不一样的,左边的图回归的效果最好,右边的最差。 GIoU Loss Generalized Intersection over Union C指的是,能够将预测框和gt框最小包围的box 更倾向于这种同一水平和同一垂直的 ...

2020-08-04 18:04 0 2185 推荐指数:

查看详情

pytorch loss总结与测试

pytorch loss 参考文献: https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral loss 测试 ...

Fri Oct 26 07:18:00 CST 2018 0 4393
deep learning loss总结

在深度学习中会遇到各种各样的任务,我们期望通过优化最终的loss使网络模型达到期望的效果,因此loss的选择是十分重要的。 cross entropy loss cross entropy loss和log loss,logistic loss是同一种loss。常用于分类问题,一般是配合 ...

Wed Dec 19 21:58:00 CST 2018 0 976
GFocal_loss简单总结

GFocal_loss简单总结 文章的主题很突出,针对一阶段目标检测领域的两个现存的表示问题进行分析,并提出合理的解决方案 论文链接 作者知乎解读链接 代码链接 问题1: 用法不一致,训练时分类与回归的head各自分开训练各自的,但是在推理的时候因为NMS的score,又把分类分数和框 ...

Fri Feb 26 05:00:00 CST 2021 0 794
[pytorch]pytorch loss function 总结

原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档,整理 ...

Thu Jan 10 03:11:00 CST 2019 0 6271
损失函数总结以及python实现:hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)

损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分,它代表了评价模型的好坏程度的标准,最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小,如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话,训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
使用caffe训练时Loss变为nan的原因总结

梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的lossloss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。 措施: 1. 减小solver.prototxt中的base_lr,至少减小一个数量级。如果有多个loss ...

Tue Dec 26 05:47:00 CST 2017 0 2110
IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss

IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss 参考b站 总览 IOU loss GIOU loss Glou缺点:当两个目标边界框是并集是GLOU退化层LOU(后面的一项退化成了0) Diou loss ...

Sun Mar 28 06:15:00 CST 2021 0 276
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM