原文:Loss 總結:IoU loss總結

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 Intersection over Union C指的是,能夠將預測框和gt框最小包圍的box 更傾向於這種同一水平和同一垂直的 ...

2020-08-04 18:04 0 2185 推薦指數:

查看詳情

pytorch loss總結與測試

pytorch loss 參考文獻: https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral loss 測試 ...

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

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 ...

Wed Dec 19 21:58:00 CST 2018 0 976
GFocal_loss簡單總結

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 ...

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

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 ...

Thu Jan 10 03:11:00 CST 2019 0 6271
損失函數總結以及python實現:hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)

損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分,它代表了評價模型的好壞程度的標准,最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小,如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話,訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
使用caffe訓練時Loss變為nan的原因總結

梯度爆炸 原因:梯度變得非常大,使得學習過程難以繼續 現象:觀察log,注意每一輪迭代后的lossloss隨着每輪迭代越來越大,最終超過了浮點型表示的范圍,就變成了NaN。 措施: 1. 減小solver.prototxt中的base_lr,至少減小一個數量級。如果有多個loss ...

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

IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss 參考b站 總覽 IOU loss GIOU loss Glou缺點:當兩個目標邊界框是並集是GLOU退化層LOU(后面的一項退化成了0) Diou loss ...

Sun Mar 28 06:15:00 CST 2021 0 276
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM