小编Ale*_*lex的帖子

我是Keras的新手.我需要一些帮助,使用TensorFlow后端在keras中编写自定义损失函数,以获得以下损失方程.

传递给损失函数的参数是:

1. y_true会是好形的(batch_size, N, 2).在这里,我们(x, y)在批处理中的每个样本中传递N个坐标.
2. y_pred会是好形的(batch_size, 256, 256, N).在这里,我们256 x 256在批次中的每个样本中传递N个预测的像素热图.

i ∈ [0, 255]

j ∈ [0, 255]

Mn(i, j)表示(i, j)第n ^个预测热图的像素位置的值.

Mn∼(i, j) = Guassian2D((i, j), y_truen, std) 哪里

std = standard deviation,两个尺寸(5 px)的标准偏差相同.

y_true _n是第n ^个(x,y)坐标.这就是意思.

有关详细信息,请检查本文" 人体姿势估计"中描述的l ₂损失 .

注意:我在y_true和y_pred的形状中提到了batch_size.我假设Keras称整个批次的损失函数,而不是批次中的单个样本.如果我错了,请纠正我.

def l2_loss(y_true, y_pred):
     loss = 0
     n = y_true.shape[0] …