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  • 目标检测回归损失函数总结(1)

    Loss【动机】 Smooth L1 Loss完美的避开了L1L2 Loss缺点L1 Loss问题:损失函数对x导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learning rate 不变,损失函数会在稳定值附近波动,很难收敛到更高精度。L2 Loss问题:损失函数对x导数在x值很大时,其导数也非常大

    作者: @Wu
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  • 用于目标检测实例分割损失函数

    Loss:新损失函数!可助力现有目标检测实例分割网络涨点,如应用于Cascade R-CNN、SOLOv2等,优于QFL、APFocal Loss等损失,代码刚刚开源!本文提出 Rank & Sort (RS) Loss,作为基于ranking损失函数来训练深度目标检测实例分割方法(即视觉检测器)。RS

    作者: 可爱又积极
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  • 损失函数SoftmaxCrossEntropyWithLogits执行报错

    target)时,会出现以下报错感觉是输入数据类型有关。modelconstruct方法,执行到最后返回值为float32类型,具体代码如下:但无论我怎样改变preds数据类型,错误依然是提示得到了int32类型tensor。损失函数logits是否来自其它地方,而不是modelconstr

    作者: rose_is_blue
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  • 目标检测回归损失函数总结(2)

    于评测检测IoU.实际使用中简化为:【不足】当预测框目标框不相交,即 IoU(bbox1, bbox2)=0 时,不能反映两个框距离远近,此时损失函数不可导,IoU Loss 无法优化两个框不相交情况。假设预测框目标框大小都确定,只要两个框相交值是确定,其 IoU

    作者: @Wu
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  • CV语义分割,类别加权损失函数

    ght, ignore_index=ignore_label)`可用于实现不同类别的加权计算。 MindSporer1.1r1.2版本并未提供类似功能损失函数。可以用以下代码实现: ```python class CrossEntropyLossWithWeights(_Loss):

    作者: 头孢就酒的快乐神仙
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  • YOLOX改进之损失函数修改(上)-转载

     文章内容:如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失  环境:pytorch1.8  损失函数修改内容:  (1)置信度预测损失更换:二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss  (2)定位损失更换:IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IO

    作者: 吃完就睡,快乐加倍
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  • 损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析

    交叉熵可以用来评估两个概率事件PQ相似性计算,公式如下 $$ H(P,Q) = – \sum_x^X P(x) * log(Q(x)) $$ # 3. 分类任务损失函数 分类任务损失函数,就是计算输出结果预测分类与给定标签误差,该误差越小越好。简单来说,对于二分类任务,如果给定标签是1,则

    作者: Louie
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  • 深度神经网络(DNN)损失函数激活函数选择

    中,我们对DNN前向反向传播算法使用做了总结。里面使用损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用损失函数激活函数不少。这些损失函数激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数激活函数选择做一个总结。 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 16:39:36
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  • 目标检测回归损失函数总结(4)

    Loss缺点当真实框完全包裹预测框时候,IoU GIoU 值都一样,引入距离【分析】基于IoUGIoU存在问题,作者提出了两个问题:第一:直接最小化预测框与目标框之间归一化距离是否可行,以达到更快收敛速度。第二:如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。好目标框回归损失应该考虑三

    作者: @Wu
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  • go语言函数作用

    语言变量作用作用域为已声明标识符所表示常量、类型、变量、函数或包在源代码中作用范围。Go 语言中变量可以在三个地方声明:函数内定义变量称为局部变量函数外定义变量称为全局变量函数定义中变量称为形式参数接下来让我们具体了解局部变量、全局变量形式参数。局部变量在函数体内声明

    作者: 泽宇-Li
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  • 学习笔记|合页损失函数

    图中还画出了0-1损失函数,可以认为它是二类分类问题真正损失函数,而合页损失函数0-1损失函数上界。由于0-1损失函数不是连续可导,直接优化由其构成目标函数比较困难,可以认为线性支持向量机是优化由0-1损失函数上界构成目标函数。这时上界损失函数又称为代理损失函数。 参考文献

    作者: darkpard
    发表时间: 2021-12-03 14:04:09
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  • 深度学习基础-损失函数详解

    本文总结分类回归任务常用损失函数,比如重点解析了交叉熵损失函数由来,并给出详细计算公式、案例分析、代码,同时也描述了 MAE MSE 损失函数,给出了详细计算公式、曲线图及优缺点。 一,损失函数概述 大多数深度学习算法都会涉及某种形式优化,所谓优化指的是改变

    作者: 嵌入式视觉
    发表时间: 2023-02-07 16:34:30
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  • 常见损失函数-BCELoss

    Loss): 二元交叉熵损失是用于衡量二分类问题中模型输出与实际标签之间差异一种损失函数。 对于每个样本,BCELoss 计算模型输出概率分布与实际标签之间交叉熵损失,然后对所有样本损失取平均值。 数学公式: 对于单个样本,二元交叉熵损失数学公式为:-\left(y

    作者: dragon-w
    发表时间: 2024-07-12 09:01:11
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  • pytorch 区间loss 损失函数

    区间loss 损失函数 我们知道sigmoid可以把值转化为0-1之间。 tanh函数可以把值转化到[-1,1]之间, 但是在回归时,希望梯度是均匀,有么有别的方法呢? 答案是肯定, 解决方法1: data=torch.sin(data) 周期性函数,把值变到了0-1之间。

    作者: 风吹稻花香
    发表时间: 2021-11-09 16:24:46
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  • 目标检测回归损失函数总结(3)

    1],在两框重合时取最大值1,在两框无限远时候取最小值-1;与 IoU 只关注重叠区域不同,GIoU不仅关注重叠区域,还关注其他非重合区域,能更好反映两者重合度。【实验】 GIoU Loss,在单阶段检测器YOLO v1涨了2个点,两阶段检测器涨点相对较少(原因分析:RPNbox比较多,两个框

    作者: @Wu
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  • 损失函数SoftmaxCrossEntropyWithLogits执行报错

    【功能模块】华为云-ModelArts-notebook-mindspore1.2.0-openmpi2.1.1-ubuntu18.04【操作步骤&问题现象】TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'is_grad'if

    作者: yd_218537095
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  • PyTorch 多分类损失函数

    PyTorch提供了丰富损失函数,而多分类任务用到最多就是nn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss了,不妨讨论一下。 nn.CrossEntropyLoss CrossEntropy顾名思义就是交叉熵,概念来自香农信息论,用于度量两个概率分布间差异性信息,可

    作者: 风吹稻花香
    发表时间: 2021-06-04 15:30:18
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  • Python基础 -- 函数

    目录 函数定义函数参数参数类型位置参数关键字参数默认参数 不可变可变参数面试题 —— `+=` 多值参数定义支持多值参数函数多值参数案例 —— 计算任意多个数字元组字典拆包(知道) 函数返回值函数多个返回值 函数命名函数变量作用域global关键字

    作者: 十八岁讨厌编程
    发表时间: 2022-08-05 16:20:11
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  • 损失函数与优化器

    损失函数与反向传播 计算模型目标输出实际输出之间误差。并通过反向传播算法更新模型权重参数,以减小预测输出实际输出之间误差。 计算实际输出目标输出之间差距 为更新输出提供一定依据(反向传播) 不同模型用损失函数一般也不一样。 平均绝对误差MAE Mean

    作者: 北山啦
    发表时间: 2023-11-15 15:48:21
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  • 两个网络,用它们损失函数来优化

    想咨询一下,就是我有两个网络net1,net2,定义了损失函数是loss1+loss2,怎么同时用这一个loss优化这两个网络?应该如何定义我TrainOneStepCell?看这个定义好像只支持一个network啊。这怎么办?

    作者: hzmaomao030
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