你了解各种损失函数的差别吗？以均方误差(MSE)和平均绝对值误差(MAE)为例，这两位是回归模型中的常客了。从直觉上看，都是要预估与目标更一致，表面上只是二次和一次的差别，更深入的差异我们可以从数学上挖掘。无论损失函数多么花哨，最终都要归结于收敛值的不同，这也是不同损失函数各自价值的体现: 我们可以根据需要选择合适的函数。这里我们就看下二者收敛目标的差别。
MSE
IOU预测与标注重叠的区域 / 预测与重叠的全部区域AP(Average Precison)是计算具体某个类别的AP，相当于一个二分类问题，计算步骤如下：先确定划分positive和negative的IoU阈值，预测的proposal与当前这个类别的GT的IoU大于阈值，则这个预测结果为positive（TP），否则为negative（F
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2022-04-18 10:43:29
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文章目录前言范数损失函数IOU损失函数IOU loss （2016）GIOU loss （2019）DIOU loss （2020）CIOU loss （2020）EIOU loss （2021）Fcoal-EIOU loss （2021）结果对比 前言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
一，概述 目标检测算法主要分为两个大的方向：单阶段检测器/双阶段检测器，其对应的代表性算法分别是Faster-rcnn和Yolo。而随着目标检测性能的大幅度提升，这个领域的门槛变得很高，仅有很少的大佬们仍然在探索着新的检测算法。其实对于目标检测而言，我们还可以按照其它的类别进行划分，即所谓的基于anchor和anchor-free的算法。FCOS
摘要一阶全卷积目标检测(FCOS)是一种基于像素级预测、类似于语义分割、解决目标检测问题的网络。FCOS的特点是不依赖预先定义的锚框或者提议区域，避免了关于锚框的复杂运算，例如训练过程中计算重叠度，而且节省了训练过程中的内存占用。FCOS避免了和锚框有关且对最终检测结果非常敏感的所有超参数。由于后处理只采用非极大值抑制(NMS)，所以FCOS比以往基于锚框的一阶检测器具有更加简单的优点。 论文地址
文章目录Abstract1. Introduction2. Related Work3. Our Approach3.1. Fully Convolutional One-Stage Object Detector3.2. Multi-level Prediction with FPN for FCOS3.3. Center-ness for FCOS4. Experiments4.1. Abl
目录1. 早期loss计算（L1/L2/SMOOTH loss）2. IOU(Intersection over Union)3.GIOU(Generalized Intersection over Union)4. DIOU（Distance-IoU Loss）5.CIoU Loss (Complete-IoU Loss) 1. 早期loss计算（L1/L2/SMOOTH loss）早期计算B
目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果分析五、实验总结一、实验内容理解损失函数的基本概念；理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理，代码实现并测试分析；理解均方差与交叉熵损失函数的区别。二、实验过程1、算法思想每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失。损失值越
Hinge Loss Hinge Loss 是机器学习领域中的一种损失函数，可用于“最大间隔(max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的目标函数。在二分类情况下，公式如下： L(y) = max(0 , 1 – t⋅y)其中，y是预测值(-1到1之间)，t为目标值(1或 -1)。其含义为，y的值在 -1到1之间即可，并不鼓励 |y|
L1损失(均方误差MSE)优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解 缺点：不是特别的稳健，因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。L2损失(平均绝对误差MAE)表示了预测值的平均误差幅度，而不需要考虑误差的方向优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解。 缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便
一、什么是RoI PoolingRoI是Region of Interest的简写，是指对一张图片的“感兴趣区域”，用于RCNN系列算法当中，输入图片在经过卷积网络得到feature maps后，利用选择搜索或者RPN算法来得到多个目标候选框，这些以输入图片为参考坐标的候选框在feature maps上的映射区域，即为目标检测中所说的RoI。RoI Pooling的过程如上图所示，其中
文章目录摘要动机FCOS检测框架整体框架FPN用于FCOSCenter-ness用于FCOS实验结果总结 摘要我们提出了一个全卷积一阶段目标检测框架，以类似于实例分割的逐像素预测方式来解决目标检测问题。目前几乎所有顶尖的目标检测框架（如RetinaNet，SSD，YOLOv3，Faster R-CNN等）都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS目标检测框架不需要锚框，当然也不需要候选框。由
本文假设读者已有图像分类及Fast-RCNN的基础。对于Faster-RCNN来说，数据的流动可以从两个方面来理解，其一是从anchor的产生经过系统的筛选和分类以及回归最后得到候选框及其附加信息的角度出发。二是从输入三维图像矩阵的各种卷积变换到最后得到的结果出发。将两个数据的流动方向结合一起会对理解该模型更有帮助。 如果你还没有接触过目标检测系列的论文，可以去看我们上两篇的博客一.RPNanch
损失函数的作用为度量神经网络预测信息与期望信息（标签）的距离，预测信息越接近期望信息，损失函数值越小。在目标检测领域，常见的损失分为分类损失和回归损失。
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2023-04-29 06:28:40
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目录一、IOU二、GIOU三、DIOU四、CIOU五、性能对比 一、IOU1. IOU 即为交并比，图像如下。 &
一、概述本文是关于目标检测后根据物体的坐标来确定物体所处的区域，适用于需要根据物体在图像中的位置来分别判断的情况，而且对应的是YOLOv5模型。本文采用的目标定位的方法，其实就是根据物体检测后得到的数据，比如(x,y,w,h)的坐标，检测结果，以及检测的准确度，然后判断出物体所在的位置。我采用的是重新写一个py文件，放入我的位判断位置的函数，然后再从YOLOv5的detect.py中去调取我的函数
SSD介绍： 是作者Wei Liu在ECCV 2016上发表的论文提出的。对于输入尺寸300*300的SSD网络使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上达到74.3%mAP以及59FPS（每秒可以检测59张图片）；对于输入512*512的SSD网络，达到了76.9%mAP，超越了当时最强
借着使用BRNET工程之际，了解下MMDetection3D框架相关的内容1. MMDetection3D的数据处理的类对于数据处理，MMDetection3D针对每种3D数据集，在代码中实现了一个类来进行数据的处理。在工程【test/test_data/test_datasets/】路径下，存放着数据读取处理的测试脚本。接下来以【test_scannet_dataset.py】为例。
1.传统的目标检测的方法主要是vj+hog/svm+dpm，传统的思路大致是这样的思路。（回头上传opencv 使用hog+svm做的行人检测）2.候选窗+深度学习（two-stage）分类：通过提取候选区域，并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案，如：RCNN / SPP-net/ Fast-RCNN / Faster-RCNN / R-FCN 系列方法；大概是分为两个重要的
不过SVM并不是“损失函数”、“正则化”等概念的典型例子，至少从题干中的推导过程这个角度来看不是。在任一个机器学习模型的训练过程中，被最大化或者最小化的那个函数，叫作“目标函数”（objective function）。目标函数可以有很多种，比如数据的（（负）对数）似然值，比如margin的大小，比如均方误差。如果目标函数是要最小化的，它就也常常被称为“损失函数”（loss functio
