原文： http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的損失函數文檔，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查閱。 注意下面的損失函數都是在單個樣本上計 ...

object detection 損失：更加接近人眼的損失 what is IoU IoU無法精確的反映兩者的重合度大小。如下圖所示，三種情況IoU都相等，但看得出來他們的重合度是不一樣的，左邊的圖回歸的效果最好，右邊的最差。 GIoU Loss(Generalized ...

1、 train loss 不斷下降，test loss不斷下降：說明網絡仍在學習; train loss 不斷下降，test loss趨於不變：說明網絡過擬合; train loss 趨於不變，test loss不斷下降：說明數據集100%有問題; train loss 趨於不變 ...

這幾天關於accuracy和loss的計算有一些疑惑，原來是自己還沒有弄清楚。 給出實例 首先這樣一次訓練稱為一個epoch，樣本總數/batchsize是走完一個epoch所需的“步數”，相對應的，len(train_loader.dataset)也就是樣本總數，len ...

在深度學習中會遇到各種各樣的任務，我們期望通過優化最終的loss使網絡模型達到期望的效果，因此loss的選擇是十分重要的。 cross entropy loss cross entropy loss和log loss，logistic loss是同一種loss。常用於分類問題，一般是配合 ...

Focal Loss 的Pytorch 實現以及實驗 Focal loss 是 文章 Focal Loss for Dense Object Detection 中提出對簡單樣本的進行decay的一種損失函數 ...

解決錯誤 錯誤代碼 No module named ‘tensorboard‘ 解決方式 進入虛擬環境依次輸入以下指令 conda update pytorch torchvision pip install tensorboard 如何開始 寫代碼 打開訓練的py文件 ...

GFocal_loss簡單總結 文章的主題很突出，針對一階段目標檢測領域的兩個現存的表示問題進行分析，並提出合理的解決方案 論文鏈接 作者知乎解讀鏈接 代碼鏈接 問題1： 用法不一致，訓練時分類與回歸的head各自分開訓練各自的，但是在推理的時候因為NMS的score，又把分類分數和框 ...