目标检测：损失函数之SmoothL1Loss

最新推荐文章于 2025-10-07 13:19:32 发布
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#SmoothL1Loss

本文详细解读了Faster R-CNN中的RPN回归框的SmoothL1Loss损失函数计算方法，深入探讨了该损失函数如何在目标检测任务中优化边界框回归，帮助理解Faster R-CNN的工作原理。

fasterRCNN中的RPN的回归框的loss计算方法

再次深入的解读SmoothL1Loss损失函数：

fasterRCNN中SmoothL1Loss的详解

 

【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数
Next_SummerAgain的博客
12-28 3668
SmoothL1Loss 平滑L1损失函数 是 PyTorch 中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是 L1 损失和 L2 损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。
定义loss_show类and 权重初始化init_weight_pytorch
weixin_44576543的博客
11-22 1531
1.define the class :losshistory import os import numpy as np import scipy.signal from matplotlib import pyplot as plt class LossHistory(): def __init__(self, log_dir): import datetime curr_time = datetime.datetime.now() time_
深入解析Smooth函数：从降噪原理到FPGA实战应用
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m0_58776028的博客
10-07 577
smooth函数、matlab、FPGA、数字信号处理
【python】scipy.signal.savgol_filter()
ting的博客
04-21 2028
SG滤波法（Savitzky Golay Filter）最初由Savitzky和Golay于1964年提出。广泛地运用于数据流平滑除噪，是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。其核心思想也是对窗口内的数据进行加权滤波，但是它的加权权重是对给定的高阶多项式进行最小二乘拟合得到。它的优点在于，在滤波平滑的同时，可以确保信号的形状、宽度不，能够更有效地保留信号的变化信息，对于数据的观测信息保持的更好，在一些注重数据变化的场合会比较适用。如果x的维度大于1，则axis确定应用过滤器的轴。
深度学习(23):SmoothL1Loss损失函数
biter0088的博客
05-01 6609
SmoothL1Loss损失函数
目标检测回归损失函数：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
scy的技术博客
04-24 2749
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth ->>L1 Loss ->> IoU Loss ->> GIoU Loss DIoU Loss ->> CIoU Loss，本文按照此路线进行讲解。 1. Smoot
目标检测中回归损失函数（L1Loss,L2Loss,Smooth L1Loss,IOU,GIOU,DIOU,CIOU,EIOU,αIOU ,SIOU)
zyw2002的博客
03-04 6383
为了解决CIoU的问题，有学者在CIOU的基础上将纵横比拆开，提出了EIOU Loss，并且加入Focal聚焦优质的预测框，与CIoU相似的，EIoU是损失函数的解决方案，只用于训练。在错误率小的地方，梯度的值也应当小，反之在错误率大的地方，梯度也应当大，因为这时候我们需要对错误率小的情况进行微调，而错误率大的地方进行大刀阔斧的调整；如下图所示，三种情况IoU都相等，但看得出来他们的重合度是不一样的，左边的图回归的效果最好，右边的最差。DIoU的作者考虑到，在两个框中心点重合时，c与d的值都不变。
【Smooth L1 Loss】Smooth L1损失函数理解
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计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-21 3万+
文章目录1 引言2 L1 Loss3 L2 Loss4 Smooth L1 Loss5 曲线对比分析参考链接 1 引言 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。 Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是： Smooth L1 Loss --> IoU Loss --> GIoU Loss --> DIoU Loss --> CIoU Loss 本
目标检测-损失函数Loss
helloworld_Fly的博客
06-05 4031
目标检测一直是计算机视觉中最基本的问题之一，它包括目标分类和目标定位两个子任务。 当前最先进的二阶段目标检测器(例如，Cascade R-CNN，MASk R-CNN和Dynamic R-CNN)依赖于边bbox回归(BBR)模块来定位对象；对于单阶段目标检测器（例如，YOLO，SSD）则依靠BBR来定位。所以说，一个设计良好的损失函数对BBR的成功至关重要。到目前为止，BBR的损失函数主要分为两类:通过边框点来计算，比较多得是L1范数，例如：通过交并面积计算，例如：损失函数怎么来的，由我们需要的性质反推而
目标检测边界框回归损失函数汇总：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
dekiang
05-15 8074
回归损失函数1. L1 loss、L2 loss、Smooth L1 loss2. IoU loss3. GIoU loss4. DIoU loss5. CIoU loss 1. L1 loss、L2 loss、Smooth L1 loss 2. IoU loss 论文: UnitBox: An Advanced Object Detection Network. 本文由旷视提出，发表于2016 ACM。本论文提出了一种新的边界框预测损失： IoU loss 3. GIoU loss 论文: General
目标检测:损失函数之SmoothL1Loss
u013250861的博客
06-15 677
L1(y,f(x))=1n∑i=1n∣f(xi)−yi∣(1)L1(y,f(x))=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}|f(x_i)-y_i| \tag{1}L1(y,f(x))=n1​i=1∑n​∣f(xi​)−yi​∣(1)理想中的梯度变化应该是：训练初期值较大，则梯度也大，可以加快模型收敛；训练后期值较小，梯度也应小，使模型收敛到全局（或局部）极小值。L1 Loss 优点：梯度值稳定，使得训练平稳；不易受离群点（脏数据）影响，所有数据一视同仁。 L1 Loss 缺点：处不可导，可能影
PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失
qq_50001789的博客
02-10 9485
PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失
详解torch SmoothL1Loss
牛肉胡辣汤
01-23 2873
在深度学习中，损失函数是评估模型性能的重要指标之一。SmoothL1Loss是一个常用的损失函数之一，在目标回归问题中，它可以在一定程度上平衡L1 Loss和L2 Loss。SmoothL1Loss是一种平滑的损失函数，它对于目标和预测之间的差异进行鲁棒的度量。SmoothL1Loss(x, y) = 0.5 * (x - y)^2, 如果|x - y| < 1= |x - y| - 0.5, 其他情况其中，x是预测值，y是目标值。
【pytorch】nn.SmoothL1Loss 函数使用
weixin_37804469的博客
02-19 4038
本方法由微软rgb大神提出，Fast RCNN论文提出该方法。
smooth L1 loss个人理解
qq_17457331的博客
10-28 3695
最近在整理目标检测损失函数，特将Fast R-CNN损失函数记录如下： smooth L1 损失函数图像如下所示： L1损失的缺点就是有折点，不光滑，导致不稳定。 L2 loss的导数（梯度）中包含预测值与目标值的差值，当预测值和目标值相差很大，L2就会梯度爆炸。说明L2对异常点更敏感。L1 对噪声更加鲁棒。 当差值太大时,loss在|x|>1的部分采用...
详解Smooth_L1_Loss函数的计算方式
牛肉胡辣汤
01-28 2588
Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子，使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数，它在离群值附近不敏感。在机器学习中，回归任务的目标是预测连续值。而损失函数则用于度量预测值与真实值之间的差异，并作为训练模型的指导信号。传统的损失函数如均方误差（MSE）对离群值非常敏感，容易受到噪声的干扰，而绝对值误差（L1 Loss）则对离群值具有鲁棒性，但在梯度计算时不连续。为了兼顾鲁棒性和稳定性，Huber Loss应运而生。
【YOLO系列】 Smooth L1 Loss、IOU、GIOU、DIOU、CIOU（附代码实现）
江湖小Jay的博客
01-11 2553
Smooth L1 Loss、IOU、GIOU、DIOU和CIOU都是用于评估模型预测准确性的指标，但它们在计算方式和应用场景上有所不同。
SmoothL1 loss
一路狂奔的猪的博客
05-22 3310
实现代码如下： def smooth_l1_loss(input, target, sigma, reduce=True, normalizer=1.0): beta = 1. / (sigma ** 2) diff = torch.abs(input - target) cond = diff < beta loss = torch.where(c...
目标检测回归损失函数
03-10
上述代码展示了在一个假设的目标检测网络类 `DetectionModel` 内部初始化了一个 SmoothL1Loss 对象作为回归部分的损失计算工具。接着通过调用该实例的方法完成对输入参数 `pred_bbox`(预测边界框) 和 `true_bbox`...
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