| 基于smoothL1改进的边框回归损失函数 |
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| 引用本文： | 陈孝聪.基于smoothL1改进的边框回归损失函数[J].大学数学,2021,37(5):18-23. |
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| 作者姓名： | 陈孝聪 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学数学学院 ,合肥 230601 |
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| 摘 要： | 为了进一步提高目标检测任务中的边框回归精度,提出一种基于smoothL1改进的边框回归损失函数.通过自适应地增大smoothL1中非离散点的梯度,缓解了模型反向传播中对离散点和非离散点梯度分布不平衡问题,提高了模型的精度.实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集上,基于改进的smoothL1的目标检测模型Faster R-CNN,平均精度均值(mAP)达到了70.8％,相较smoothL1,模型精度有所提高.
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| 关 键 词： | 目标检测 边框回归损失 smoothL1 |
Improved Bounding Box Regression Loss Function Based on SmoothL1 |
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| CHEN Xiao-cong.Improved Bounding Box Regression Loss Function Based on SmoothL1[J].College Mathematics,2021,37(5):18-23. |
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| Authors: | CHEN Xiao-cong |
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