# 深度学习中的损失函数之Smooth L1 Loss
在深度学习中，损失函数是模型训练的关键部分之一。Smooth L1 Loss是一种常用的损失函数，用于回归任务中。本文将介绍Smooth L1 Loss的原理和使用方法，以及通过PyTorch库实现Smooth L1 Loss的代码示例。
## Smooth L1 Loss的原理
Smooth L1 Loss是一种介于L1 Loss和L
L1，L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数，这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 https://blog.csdn.net/vv___/article/details/116396475?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distri ...
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2021-11-03 10:59:00
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介绍目标检测损失函数组成部分Bounding Box Regeression Loss演进过程。
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2021-08-13 11:42:41
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- 知乎Smooth L1 Loss-> IoU Loss ->GIoU Loss -> DIoU Loss ->CIoU Loss这个属于优化模型的一种方法缺点：上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时，独立的求出4个点的Loss，然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss，这种做法的假
原创
2022-04-08 11:22:51
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A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时，只对两种anchor给予正标签：和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box，其IoU都小于0.3，则标记为负。损失函数定义如下： 其中i为一个mini-
原创
2022-01-17 17:14:30
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。
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2022-02-11 10:27:29
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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tags: 目标检测；UnitBox;RetinaNet; Soft-NMS; IOU Net1. UnitBox论文题目《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》 2016 这篇文章主要提出了使用IOU Loss作为损失函数。 在此之前，很多目标检测算法在进行坐标回归的时候使用的损失函数为L2或者smoothL1损失，但是这些损失函数忽视了各个
行人检测中的mr，fppi这些指标？？？ 3种距离：欧式距离、SmoothL1距离、IoU距离 总的loss公式：3个部分组成Lattr是预测框和匹配的gt尽可能接近 Lrepgt是预测框和周围没匹配的gt尽可能远离 Lrepbox是预测框和周围的其他预测框尽可能远离 整体上loss的计算是针对每个
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2018-09-24 20:59:00
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import pandas as pd df = pd.DataFrame([ [1, 1, 2, 2], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], ]).T
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
[1, 1, 2, 2],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
]).T
df.columns = [fr"col{i}" for i in df.columns]
print(
df.pivot_table(
index=["col0"],
a[1:-1]a[x:-x]作用是去除前x个元素和末x个元素>>> a=(1,2,3,4,5)>>> a[1:-1](2, 3, 4)>>> a=(1,2,3,4,5)>>> a[2:-2](3,)a[:-1]a[:-n]的作用是去除
原创
2023-02-27 17:21:16
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其实只有在学校才会使用的java编程，我都已经很久没有编写过这种代码了。别人找我做我也只能知道思路，具体怎么编写其实一点都不记得了。平时都是编写B/S模式的，和这个还真没什么关系，看了看别人的代码是怎么写的才想起来，真是脑子不好使啊！题目：用e=1+1/1!+1/2!+1/3!+ ……的公式求e的近似值，直到最后一项的绝对值小于10-6为止，并将输出结果保存在文件java_11.txt中。这里主要
原创
2014-05-28 13:26:48
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本文来自网络 where 1=1; 这个条件始终为True，在不定数量查询条件情况下，1=1可以很方便的规范语句。一、不用where 1=1 在多条件查询中的困扰 举个例子，如果您做查询页面，并且，可查询的选项有多个，同时，还让用户自行选择并输入查询关键词，那么，按平时的查询语句的动态构造，代码大体如下： string MySql
点的属性，记住这一点就行了。解决方案：样本点属性设置进行修改。
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2023-04-29 07:22:24
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//计算 1 - 1 / 2 + 1 / 3 - 1 / 4 + 1 / 5 …… + 1 / 99 - 1 / 100 的值#include#includeint main(){ int den = 1; //分母 for (int i = 0; i <
原创
2022-09-02 14:16:22
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文章目录一、背景二、网络结构三、特性ROI池化多损失函数融合利用SVD 改进全连接层（分类是softmax，回归是smoothL1） 一、背景2014年的RCNN, SPP-Net，Ross Girshick在基础上于15年推出Fast RCNN，大幅提升了目标检测的速度，同样使用最大规模的网络，Fast RCNN和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32
若没有减号这道题就很简单一个单循环即可解决但符号也要变化那么我们便让一个变量赋值为1然后每一个循环都变换一次符号。#include<stdio.h>int main(){ int i,m=1,sum=0; for(i=1;i<=100;i++) { sum=sum+(1.0/i)*m;//注意这里必须为1.0/i不能为1/i因为1/i得出的数为整形这样得话会导致sum
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精选
2023-01-09 16:29:21
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import numpy as npa=np.random.rand(4)print(a)[0.48720333 0.67178384 0.65662903 0.40513918] print(a[-1]) #取最后一个元素0.4051391774882336 print(a[:-1]) #去除最后一个元素[0.48720333 0.67178384 0.65662903] print(a[::-1]) #逆序[0.40513918 0.65662903 0.67178384 0
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2021-09-13 21:22:35
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import java.util.*; public class Test { public static void main(String[] args) {
原创
2012-10-25 23:14:05
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关键代码修改：这里最重要的一句代码就是var cloud = cloudProb.lt(10);和filter(ee.F
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2022-10-08 09:37:25
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