一、起因与目的 写这篇文章的起因，就是网络上查了很多NLLLoss（Negative Log-Likelihood Loss，负对数似然损失）相关的详解，但是要么没有讲透，要么就是只讲了如何应用。而我看了之后关于其底层是如何计算损失，并使预测值y趋近于target的原理还是不太清楚。自己从二维数学图像的角
作者：CreateMoMo编译：ronghuaiyang导读今天是第二部分，给大家推导一下CRF的损失函数如何计算，思路很清楚。回顾在前一节中，我们知道CRF层可以从训练数据集中学习一些约束，以确保最终预测的实体标签序列是有效的。约束条件可以是:句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头，而不是“I-”“B-label1 I-label2 I-label3 I-…”，在这个模式中，label
目标检测包括两个自任务：分类和定位，对应于两个损失函数：classification loss和box regression loss。对于每个子任务，近年来提出了各种损失函数。在本节中，将介绍这些损失函数，并描述如何为YOLOv6选择最佳损失函数 目标检测框架中，损失函数由分类损失、框回归损失和可选对象损失组成，其可公式如下：  
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2024-03-25 13:51:39
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文章目录类别损失Cross Entropy Loss二分类损失多分类损失Focal Loss
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前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中损失函数的作用：衡量模型模型预测的好坏。正文：首先我们假设要预测一个公司某商品的销售量：X：门店数 Y：销量我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢？我们根据图上的点描述出一条直线：似乎这个直线差不多能说明门店数X和Y得关系了：
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2024-08-24 19:55:40
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本节讨论如何计算
在上一篇博客我们学会了如何通过BILSTM提取特征得到发射分数，通过CRF层约束标签得到转移分数。
对于一个标签序列，我们可以通过发射分数和转移分数的和计算这条路径的最终得分。这是前向学习的内容，当然深度学习需要定义损失函数来进行反向传播，更新梯度。对于序列标注的模型，如何定义损失函数呢？
我们可以使用CRF损失函数学习模型参数。在这里维特比解码要解决的问题是对于一个新的样本过来
1. 概述YOLO（You Only Look Once） 系列模型以其实时目标检测能力而闻名，其有效性在很大程度上归功于其专门设计的损失函数。在本文中，这里将深入探讨YOLO演进中不可或缺的各种YOLO损失函数，并重点介绍它们在PyTorch中的实现。通过探索这些函数背后的代码，读者可以为自己的深度学习项目获得实用的见解，增强开发高级目标检测模型的能力。具体来说，这里将回顾在YOLOv6和YOL
一、Conv结构这里其实是有点问题的，在Yolov5s6.0版本中，这里的激活函数采用的是SiLu, 实际上就是swish函数，而实际上使用的是swish函数的改进版本Hardswish。class Conv(nn.Module):
# Standard convolution 标准卷积：conv+BN+hardswish
def __init__(self, c1, c2, k=
【PMP是干啥用的】—— PMP考试与认证的价值
随着项目管理逐渐被各行各业所重视，PMP（Project Management Professional）认证已成为许多项目经理和团队领导者的职业追求。PMP不仅是一个证书，它代表了对项目管理专业知识的全面掌握和实际应用的能力。那么，PMP究竟是干什么用的？为什么越来越多的人选择参加PMP考试并获得这一认证？
首先，我们要明确PMP的定义。PM
原创
2023-12-04 09:41:45
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本文为进行目标检测——自己感兴趣的目标，如茶杯、手机等。现在大都是针对人脸、车辆等现有的XML,我们之间调用，那如何建立自己的XML的检测文档呢？
首先，介绍下目标检测的三个主要步骤：
1、 样本的创建
2、 训练分类器
3、 利用训练好的分类器进行目标检测。
进入主题：
1、进行样本训练需要样本，训练样本分为正样本和负样本，正样本是包含检测目标的图像，归一化到统一大
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv
目录视场（Field of View）框架实战视场（Field of View）我们成像系统（相机）的另一个特性是视场，有时被称为缩放，这可能不是很正确。但这是我们的视场有多宽的想法。我要在一个镜头里给你们看这个镜头，可以改变它的焦距，向你们展示视场是焦距的函数。有一种镜片可以在保持恒定焦距的同时改变视场，这种镜片叫做变焦镜头（Zoom Lenses）。有些镜头你可以改变焦距，但你必须重新对焦，这
1、设计目标，在使用maven构建（build)时即确定运行环境
运行环境包括：数据库切换，各种配置文件变动，变量的变化
2、实现方式，配置maven的profile和properties，配置spring beans的profile实现层次加载
3、多种实现方式对比一、糟糕的实现方式每一种环境建立一个文件夹，文件夹中存放环境所需的全量数据，配置
Spring基础面试总结简单介绍一下SpringSpring中bean的作用域说一下你对AOP的理解？AOP几个应用场景：说一下AOP里面的几个名词的概念Spring通知（Advice）有哪些类型?BeanFactory和ApplicationContext有什么区别?@Autowired注解与@Resource注解的区别SpringBoot和SpringCloud的区别和关系？ 简单介绍一下S
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2024-09-22 14:07:56
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之前学习了数据结构，但是一直没有实际操作过栈，现在学习一下吧！1、概念：stack是一种先进后出**(First In Last Out,FILO)的数据结构，它只有一个出口。栈中只有顶端的元素才可以被外界使用，因此栈不允许有遍历行为栈中进入数据称为 — 入栈 push栈中弹出数据称为 — 出栈 pop生活中的栈：
挤地铁。2 stack 常用接口功能描述：栈容器常用的对外接口构造函数：
YOLOv3学习——损失函数 文章目录YOLOv3学习——损失函数损失函数 损失函数上面从概念上将输出特征图上的像素点与预测框关联起来了，那么要对神经网络进行求解，还必须从数学上将网络输出和预测框关联起来，也就是要建立起损失函数跟网络输出之间的关系。下面讨论如何建立起YOLOv3的损失函数。对于每个预测框，YOLOv3模型会建立三种类型的损失函数：表征是否包含目标物体的损失函数，通过pred_ob
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2024-03-21 19:52:31
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4. 【Redis主从架构】Redis replication完整流程和深入讲解1. Replication完整复制流程slave node启动，仅仅保存 master node 的信息，包括 master node 的host和ip，但是复制流程还没有开始，master host和ip从哪里来，redis.conf里面的slaveof配置的。salve node 内部有个定时任务，每秒检查是否有
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2024-10-08 16:08:23
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简介Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的开源配置管理中心，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性。功能介绍统一管理不同环境、不同集群的配置
Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境（environment）、不同集群（cluster）、不同命名空间（namespace）的配置。同一份代码部署在不同的集群，可
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2023-11-23 14:51:21
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1.前言
2.反向代理
知识点
实例
3.正向代理
知识点
实例
4.负载均衡
知识点
权重
ip_hash
fair(第三方）
url_hash(第三方）
实例
5.HTTP服务器
知识点
实例
6.动静分离
知识点
实例
1.前言 第三方模块，可以让ng
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2024-04-16 18:27:05
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最近在找实习，博客没有及时更新。最近了解了下一下SPI思想，记录一下。系统里抽象的各个模块，往往有很多不同的实现方案，比如日志模块的方案，xml解析模块、jdbc模块的方案等。面向的对象的设计里，我们一般推荐模块之间基于接口编程，模块之间不对实现类进行硬编码。一旦代码里涉及具体的实现类，就违反了可拔插的原则，如果需要替换一种实现，就需要修改代码。很多开源框架
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2024-10-22 13:35:30
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