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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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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大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。 今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，数字滤波器介绍，包括数字滤波器概述、分类以及设计指标。话不多说，上货。 数字滤波器的输入输出均为数字信号，信号通过数字滤波器后，可以改变频率成分的相对
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
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
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
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
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
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=
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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损失函数的计算： 读取图像和边界框，类别 box = np.array([np.array(list(map(int,box.split(',')))) for box in line[1:]])#[[312 57 401 325 14]
[241 64 330 334 14]
[211 63
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
首先 分别指的是特征图（ ）的宽与高，而 指的是先验框数目（这里是5），各个 值是各个loss部分的权重系数，除了预测有对象的损失函数系数设置为5，其他都为1。 有无对象损失函数计算方法 其中 =5， =1。 表示最大的IOU都小于0.6时，取1。 表示0
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2024-08-07 11:41:41
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rp(压缩比)=P2［排气压力) / P1(进气压力)。 2， 不同的制冷剂有额定的压缩比吗（在这个压缩比下制冷量最大，耗电功率最小）？ 当压缩比与蒸发压力和冷凝压力间的比值一致时，其压缩效率最高。否则，当离开转子的气体压力与离开排气口的气体压力不相同时，就有过压缩或欠压缩的现象发生。这会造成压缩效率的降低。 制冷机在一种特定工作温度条件下的运转工况。不同制冷剂工作温度（℃）又视系统需
问题线性回归损失函数为什么要用平方形式？问题背景这是在阿里一面中遇到的问题，当时我的回答是损失函数是是模型预测值与真实值之间的一种距离度量，我们可以计算出每个样本的预测值与真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量可以采用预测值与真实值之间差的绝对值，或者两者之差的平方，当然更高次的也行，只要你喜欢。正如问题所述，为什么我们一般使用的是两者之差的平方而不是两者只差的绝对值呢？
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2024-10-12 11:06:41
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目标检测总综述目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方
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2024-04-29 20:53:35
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代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
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2024-04-29 15:40:05
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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
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2024-08-01 12:44:10
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叙：损失函数的一般表示为 L(y,f(x))，为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为y−f(x)，在分类问题中则为yf(x)。1.回归问题的损失函数 回归问题中y和f(x)皆为实数∈R，因此用残差 y−f(x)来度量二者的不一致程度。 常见的回归损失函数有：Huber损失是对二者的综合，当|y−f(x)|小于一个事先指定的值δ时，变为平方损失，大于δ时，则变成
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2024-02-05 10:53:48
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