object detection 损失:更加接近人眼的损失 what is IoU 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能反映两者的距离大小(重合度).同时因为loss=0,没有梯度回传,无法进行学习训练. IoU无法精确的反映两者的重合度大小.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. GIoU Loss(Generalized Intersection over Union) C指的是,能够将预测框和gt框最小包围的box…

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,…

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N…

train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不…

train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题.…

train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题.…

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几…

train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率)train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当…

我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 0.798046875 0.5555555555555556 0.04296875 0.03611111111111111 0.931640625 0.6173611111111111 0.06953125 0.07083333333333333 0.869140625 0.5777777777777777 0.06171875 0.05277777777777778 0.837890625 0.5791666666666…

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.08287 代码地址:ht…