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 ...
原文：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 ： 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，又把分类分数和框质量的分数相乘，或许会有一定的gap 对象不一致，训练分类时采用focal loss使用了负样本 正样本，但框相关 ...
2021-02-25 21:00 0 794 推荐指数：
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pytorch loss 参考文献： https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral loss 测试 ...
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