前言针对目标检测框Box(x1,y1,x2,y2)的回归学习中，网络损失函数从最早的IoU到GIoU，再到DIoU、CIoU和EIoU，现在出现了SIoU。那么他们都是什么呢？又由哪些优点？正文IOU就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下： 优点：1、能够很好的反映重合度；2、具有尺度不变形 缺点：不相交时，值为0，无法反映中心距离GIoU克服了两个框不相交时Io
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
文章目录重点提示使用场景公式数学背景用法 重点提示注意，PyTorch的Cross Entropy Loss与其它框架的不同，因为PyTorch中该损失函数其实自带了“nn.LogSoftmax”与“nn.NLLLoss”两个方法。因此，在PyTorch的Cross Entropy Loss之前请勿再使用Softmax方法！使用场景当现在面临多分类问题（不限于二分类问题）需要Loss函数时，Cr
1.总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。2.损失函数形式 y`是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越小。此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优
# 如何实现"pytorch infonce"
## 流程图
```mermaid
journey
title 整件事情的流程
section 步骤
开始 --> 下载数据 --> 数据预处理 --> 构建模型 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 完成
```
## 步骤及代码解析
### 1. 下载数据
首先，我们需要下载数据集，可以使用`tor
# 使用infoNCE损失函数进行无监督学习的介绍
在无监督学习中，我们通常没有标签来指导我们的模型训练。因此，如何设计一个有效的损失函数来进行无监督学习是一个重要的问题。InfoNCE（Noise Contrastive Estimation of Mutual Information）损失函数是一种用于无监督学习的方法，可以用于训练对比学习模型。本文将详细介绍infoNCE损失函数的原理，并
V1损失函数： 蓝色框和红色框其代码为：# # # # # # # # # # # # # # # # 本来有 预测有的损失# # # # # # # # # # # # # # # #
#计算包含obj损失 即本来有，预测有 和 本来有，预测无
coo_response_mask = torch.cuda.ByteTensor(box_targe
文章目录前言Inplace操作概述inplace操作的优缺点常见的inplace操作总结参考链接 前言之前在写训练代码时，遇到了inplace operation导致的问题，所以就了解了一下pytorch的inplace operation，在此记录一下inplace操作的一些知识。报错信息如下：RuntimeError: one of the variables needed for grad
转载
2023-07-13 11:05:50
292阅读
目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
示例一：可以进行相加的tensorfrom __future__ import print_function
import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块
# File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可
x=torch.empty((6,1,2))
z=torch.empty((
代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。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\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
CornerNet代码解析——损失函数 文章目录CornerNet代码解析——损失函数前言总体损失1、Heatmap的损失2、Embedding的损失3、Offset的损失 前言今天要解析的是CornerNet的Loss层源码，论文中Loss的解析在这：CornerNet的损失函数原理总体损失总体的损失函数如下图所示，三个输出分别对应三部分损失，每部分损失有着对应的权重。接下来分别讲述每一块的损失
30岁转行学Python晚吗？在这个年龄我为什么会焦虑？（故事源自粉丝投稿） 不知道你是否有过这样的经历，就是在临近30岁的这几年，可能是28，可能是29，会突然有一天，你就不得不以一个顶梁柱的角色去审视自己。就算此时你还没有结婚，但面对即将不得不结婚的压力，面对已经老去的父母。时间突然就变得紧迫起来，你也突然就不再属于你自己，我们会不自觉的扮演起家庭的依靠，而且还是唯一的依靠。这种压力完全是在自
在机器学习或者深度学习中，都需要根据具体的模型和应用场景选择不同的损失函数。本文总结了几种不同的损失函数的定义和应用场景，并对比了不同损失函数的优缺点。一、基础知识损失函数（loss function）：用来估量模型预测值f(x）与真实值y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求和高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分部之间的接近程度高级要求：在样本分布不均匀的情况下，精
承接上篇SimpleRNN, PyTorch中对于LSTM也有两个方法，即nn.LSTM和nn.LSTMCell。同样地，我们用两种方法来做一个简单例子的前馈。 先来看LSTMCell,实例化用到的参数如下：from torch import nn
torch.nn.LSTMCell(input_size: int, hidden_size: int, bias: bool = True)下面是
转载
2023-10-27 12:15:01
95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
唯一的区别是, 在cross entropy loss里, 指代的是数据集里类别的数量, 而在对比学习InfoNCE loss里, 这个k指的是负样本的数量
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流??欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言??系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣
1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
转载
2023-08-01 15:24:09
478阅读
