損失函數 yolo損失分為3個部分類別損失、置信度損失、位置損失 1. 類別損失 只有有目標的地方才會有類別判斷，從而才會有類別損失，所以需要解決兩個問題：1.有目標的地方；2.類別損失 1.1有目標的地方：object_mask object_mask根據 y_true（真實值）確定 ...

從L1 loss到EIoU loss，目標檢測邊框回歸的損失函數一覽 smilehan 我愛計算機視覺 昨天 本文轉載自知乎，已獲作者授權轉載。 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目標檢測任務的損失函數 ...

目標檢測任務的損失函數由 Classificition Loss 和 Bounding Box Regeression Loss 兩部分構成。本文介紹目標檢測任務中近幾年來Bounding Box Regression Loss Function的演進過程，其演進路線是Smooth L1 Loss ...

SSD損失分為兩部分，類別損失和回歸框位置損失 其中，類別損失采用softmax損失，回顧框損失采用l1——smooth損失。 1. softmax損失： SSD類別部分的網絡輸出維度為（batch_size, 8732， num_classes），並經過softmax激活函數 ...

損失函數（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合 ...

損失函數的基本用法： 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...

一、Smooth L1 Loss 1.公式： 2.原因： L1損失使權值稀疏但是導數不連續，L2損失導數連續可以防止過擬合但對噪聲不夠魯棒，分段結合兩者優勢。 二、Focal Loss 1.公式： 2.作用 ...