深度学习之损失函数的介绍
”loss计算“ 的搜索结果
主要介绍基于pytorch实现交叉熵损失，L1Loss，L2Loss和smooth L1损失
针对窗函数造成的信噪比损失的计算，有问题的可以联系我
损失在网络的用法
在本片文章里小编给大家整理的是关于Pytorch中accuracy和loss的计算相关知识点内容，有需要的朋友们可以学习下。
YOLOv3 Loss计算和正负样本选取
anchor 是一类目标检测方法种的一个核心概念，其本质是一个预设的框，但是这个框也为 loss 计算带来一些麻烦。 对于一般的目标检测 loss 计算，通常分为几部分。比如 yolo 系列分为 objectness（是否包含目标）、...
YOLOV5源码解读系列文章目录 数据集加载和增强 前言 此篇为yolov5 3.1 版本，官方地址[https://github.com/ultralytics/yolov5] 看源代码之前有必要先大致了解实现... 创建数据加载器，由utils/datasets.py的crea
NLLLoss & CrossEntropyLoss crossentropyloss = softmax + log + nllloss L=−1N∑ipilgqi L=-\frac{1}{N}\sum_i{p_i\lg q_i} L=−N1i∑pilgqi pip_ipi 真实label qiq_iqi 预测lable概率 def...
1 stack_hourglass ...由于stackhourglass是采用的annotation为h5格式文件，所以直接在计算loss时是采用的 error = np.linalg.norm(p[0]['keypoints'][j, :2]-g[0, j, :2]) / normalize 2 HRNet
浅谈yolov4中小技巧--回归loss计算ciou前言目标检测loss的发展史什么是Smooth L1 Loss 前言 今天我们来看下目标检测里面提出的CIOU。 目标检测loss的发展史 在目标检测中其演进路线是Smooth L1 Loss --> IoU Loss...
错误提示： RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior ...at your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passin g
假设我们的数据集有三个样本，三个特征分别是 ...在pytorch.nn.MSEloss中，计算的顺序是这样的 1_loss = (0.3-0)^2 + (0.3-0)^2 + (0.4-1)^2 = 0.54 2_loss = (0.3-0)^2 + (0.4-1)^2 + (0.2-0)^2 = 0.54 3_los
【深度学习】softmax loss 计算
【深度学习】smooth L1 loss 计算
针对二分类问题，最后一层的输出可以采用不同的设置方式，关键是取决于目标值y_target的数据处理形式。 目录目标输出 （0 or 1）方案一方案二from_logits设置结果比较方案一方案二无概率处理结果目标输出 one_hot ...
#生成anchoranchors=self.anchor_generator(features)#如果是训练，则结合ground_truth计算lossifself.training可以看到无论是训练过程，还是预测过程，都使用到了生成的anchor。那么我们就先深入了解一下训练的...
标签分配：GT的中心落在哪个grid，那个grid对应的两个bbox中与GT的IOU最大的bbox为正样本，其余为负样本，（由于是回归模型，不是分类模型，其解决类别不平衡的方式为各项loss采取不同的权重），即虽然一个grid分配...
而梯度和loss值是分不开的，选择好合适的loss计算方法也是有助于训练好优秀的网络模型的。常用的loss计算方法有两种，一个是均方差，另一个是交叉熵。均方差差不多是万金油，什么都可以套一套，通常与sigmoid激活...
YOLO中LOSS函数的计算代码解读无目标位置confidence的delta：0 - l.output[obj_index]有目标位置confidence的delta：1 - l.output[obj_index]有目标位置坐标（x,y,w,h）的delta有目标位置class的delta代码分析和公式...
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