目标检测里的损失函数

清疚 2023-01-16 11:14 126阅读 0赞

# [【Faster RCNN】损失函数理解][Faster RCNN] #

RPN和回归头里的对偏移量的损失函数为什么是 Smooth L1呢？

[这是因为][Link 1]：

> Smooth L1完美地避开了 L1 和 L2 损失的缺陷，在 x 较小时，对 x 的梯度也会变小; 而在 x 很大时，对 x 的梯度的绝对值达到上限1，不会因预测值的梯度十分大导致训练不稳定。

目标检测回归损失函数简介 : [https://blog.csdn.net/baidu\_36557924/article/details/107793470][https_blog.csdn.net_baidu_36557924_article_details_107793470]

[Faster RCNN]: https://blog.csdn.net/Mr_health/article/details/84970776?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161933374216780274191736%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161933374216780274191736&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-2-84970776.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=faster+rcnn%E9%87%8C%E7%9A%84%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0
[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_39897070/article/details/110653674?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control&dist_request_id=1332042.23946.16193337466587013&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control
[https_blog.csdn.net_baidu_36557924_article_details_107793470]: https://blog.csdn.net/baidu_36557924/article/details/107793470

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