L1, L2, smooth_L1函数python实现

L1 loss

def L1(y_gt, y_pre):loss = np.sum(np.abs(y_gt - y_pre))print(loss)# 画图x = np.arange(-10,11,0.1)y = abs(x)dy = np.where(x>0, 1, -1)plt.plot(x, y, label="l1")plt.plot(x, dy, label="l1'")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.legend()plt.show()if __name__ == "__main__":y_gt = np.arange(1, 11)y_pre  = np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6,7.7,8.8,9.9,13.13])L1(y_gt, y_pre)L2(y_gt, y_pre)smooth_l1(y_gt, y_pre)

L2 loss

def L2(y_gt, y_pre):loss = np.sum(np.square(y_gt - y_pre))print(loss)# 画图x = np.arange(-10,11,0.1)y = (1/2) * (x)**2dy = xplt.plot(x, y, label="l2")plt.plot(x, dy, label="l2'")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.legend()plt.show()if __name__ == "__main__":y_gt = np.arange(1, 11)y_pre  = np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6,7.7,8.8,9.9,13.13])L1(y_gt, y_pre)L2(y_gt, y_pre)smooth_l1(y_gt, y_pre)

smooth_l1 loss

论文地址：Fast R-CNN

def smooth_l1(y_gt, y_pre):select = y_gt - y_preloss = np.where(abs(select) < 1, 0.5*select**2, abs(select)-0.5)loss = np.sum(loss)# 画图x = np.arange(-10,11,0.1)y = []for xx in x:if xx > -1 and xx < 1:y.append(0.5*xx**2)else:y.append(abs(xx)-0.5)Edy = []for xx in x:if xx > -1 and xx < 1:dy.append(xx)elif xx <= -1:dy.append(-1)else:dy.append(1)plt.plot(x, y, label="smooth l1")plt.plot(x, dy, label="smooth l1'")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.legend()plt.show()if __name__ == "__main__":y_gt = np.arange(1, 11)y_pre  = np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6,7.7,8.8,9.9,13.13])L1(y_gt, y_pre)L2(y_gt, y_pre)smooth_l1(y_gt, y_pre)

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