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
说起相机大家都比较熟悉，现在已经是手机的标配和卖点，而且做的非常便捷易用，随便按都能拍出不错的照片，但如果想更手动、更专业一点，或者将相机用于工业应用(如机器视觉、摄影测量等)，还是需要了解一下成像方面的东西，本文力求通俗易懂，先介绍一些相机相关的基本概念，然后对相机的标定过程进行简单的阐述。一、基本概念1、景深我们拍照片的时候常有“虚化”的效果，其实就是利用“景深”来突出重点：上图只有中间部分是
转载
2024-08-01 12:44:10
0阅读
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：  
转载
2024-03-25 13:51:39
1542阅读
文章目录类别损失Cross Entropy Loss二分类损失多分类损失Focal Loss
α
\alpha
# Android 改变焦点的实现
## 1. 概述
在Android开发中，焦点是指用户当前正在与之交互的视图或控件。改变焦点可以通过编程的方式实现，方便用户在应用中进行快速导航和操作。本文将介绍如何在Android中改变焦点，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是改变焦点的实现步骤的总结：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取当前焦点视
原创
2023-10-14 10:51:31
226阅读
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
转载
2024-01-17 16:32:34
161阅读
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
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
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
# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
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
# 实现Python中entry转变焦点的方法
## 步骤概览
以下是实现“Python中entry转变焦点”的步骤概览：
```mermaid
gantt
title 实现Python中entry转变焦点的方法
section 完成步骤
学习基础知识 :a1, 2022-10-08, 1d
理解entry控件 :a2, after a1, 2d
实现
原创
2024-07-02 03:15:04
31阅读
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=
1、损失函数、代价函数、目标函数损失函数：Loss Function 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数：Cost Function 定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数：Object Function 最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。2、常见损失函数（1）0-1损失函数（2）平均
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
转载
2024-03-21 19:52:31
511阅读
# Android TV 改变焦点传递方向
## 引言
Android TV 是一种基于 Android 操作系统的智能电视平台，它提供了丰富的多媒体功能和应用程序。其中，焦点传递方向是 Android TV 上一个重要的用户交互特性，它决定了用户在使用遥控器或遥控器模拟器时焦点的移动方向。本文将介绍如何在 Android TV 上改变焦点传递方向，并提供相应的代码示例。
## 焦点传递方向
原创
2023-10-02 08:13:30
86阅读
方法一： 描述：一开始我要实现的目的就是，在一个窗体上有多个可编辑控件（比如QLineEdit、QTextEdit等），当哪个控件获得焦点，哪个控件的背景就高亮用来起提示作用，查了下文档应该用focusInEvent()和focusOutEvent(), 在实际过程中，我犯了十分严重的错误，最开始的时候我是这样做的：我重写了窗体QWidget的这两个函数，然后再在函数体中把QFocusEvent
object detection按其流程来说，分为两大类。一类是two stage，另一类是one stage detector 虽然one stage detector检测速度快，但是mAP准确度不行。 原因之一：(正负样本不平衡) 候选框中，仅仅非常少一部分含有物体。 这带来的问题就是：样本中会
转载
2020-12-06 11:16:00
402阅读
文章目录1. 状态机的基本概念1.1 基本理论1.2 状态机绘图2. 在python中实现2.1 状态详解2.2 转换详解2.3 实例 1. 状态机的基本概念1.1 基本理论1.2 状态机绘图在用python进行代码编写之前，建议先绘制好状态图，这样有利于梳理和代码的编写。状态机的绘制并不难，网上的教程也足够。绘图工具：visio即可；绘图方法：首先要了解状态机的各个符号含义，比如状态、事件等，
转载
2023-08-26 08:33:15
50阅读
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
