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
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2024-10-13 10:10:48
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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
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2024-01-20 22:37:50
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开篇几句题外话：以往的代码，都是随便看看就过去了，没有这样较真过，以至于看了很久的深度学习和Python，都没有能够形成编程能力；这次算是废寝忘食的深入进去了，踏实地把每一个代码都理解透，包括其中的数学原理（目前涉及的还很浅）和代码语句实现的功能；也是得益于疫情封闭在寝室，才有如此踏实的心情和宽松的时间，最重要的是周边的环境，没有干扰。Lecture03——Gradient Descent 梯度下
最近看文献一直看到这个损失函数，索性记录一下。 这里写目录标题1. 总述2. 损失函数形式3. 小结4. 个人看法 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Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经
众所周知，Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。逻辑回归 (Logis
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
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2024-09-10 16:28:48
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# 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
原创
2024-03-11 04:29:04
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# 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
原创
2023-12-24 09:06:25
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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
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2024-03-18 10:10:06
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在本博文中，我将详细记录如何使用 PyTorch 计算 InfoNCE（Information Noise Contrastive Estimation）。InfoNCE 是一种对比学习的方法，广泛应用于无监督学习中的表示学习。在这个过程中，我将分步指导你搭建环境、配置参数、验证模型性能，并提供一些优化技巧和扩展应用的建议。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的硬件与软件环境满足以下
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
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2023-07-13 11:05:50
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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
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2023-12-20 06:04:52
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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((
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2024-01-31 16:06:22
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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)\
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2023-12-25 21:50:51
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一：神经网络中的损失函数cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。loss layer 是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个是CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss
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
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2023-12-14 19:24:37
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# 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
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 SimCLR 的对比损失。SimCLR 是一种自监督学习方法，它通过对比学习来获取强大的表征。该方法特别适合图像分类等视觉任务。我们将逐步解构整个实现过程，带你从背景知识到实际代码示例。
### 背景定位
近年来，自监督学习在计算机视觉领域的研究逐渐兴起。SimCLR 是一种关键的方法，通过引入对比损失来提高模型对图像的理解能力。这种
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
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2024-10-16 20:47:34
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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
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2023-11-13 22:54:16
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