步骤：（1）训练的时候有3D点云和3D框，将3D框投影到图像上，获得2D框（前景点），然后使用GT Samples对点云进行数据增强，在3D点云场景中插入一些3D object,这些插入的3D object也要投影到图像上，但是不是全部投影上去，有一个随机百分百的Dropout，随机投影到图像上一些点，按照作者的说法，这样可以模拟在Sequential fusion中图像漏检的情况（2）在测试过程
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2024-05-27 20:06:53
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以如下模型为例， 两个Dense层都带有regularizer，因此都有regularization loss项。 访问 可以得到当前的regularization loss 当前状态下第一层和第二层的regularization loss分别是0.07213736和0.06456626。 下面验证
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2020-04-22 20:13:00
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以如下模型为例， l2_reg = keras.regularizers.l2(0.05)model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(30, activation="elu", kern...
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2020-04-22 20:13:00
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HALCON的模板匹配模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法，常用于定位，就是通过算法，在新的图像中找到模板图像的位置。 HALCON中常见的模板匹配方法：Shape-Based(基于形状)Component-Based(基于组件)Correlation-Based(基于标签)Deformable 常用的匹配算子如下：一般形状匹配模板：模板的形状和大小一经制作完毕便不再改变，在查找模板的过
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2024-04-24 14:46:47
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## 压缩文件与解压缩的简介与示例
### 一、背景介绍
在计算机中，我们经常会遇到需要压缩和解压缩文件的情况。压缩文件可以减少文件的大小，方便传输和存储，而解压缩文件可以将压缩文件恢复成原始文件。最常见的压缩格式之一就是zip格式。在使用zip格式的压缩文件时，有时候我们可能会遇到“model_data/ep062-loss0.129-val_loss0.922.pth is a zip ar
原创
2023-08-25 10:33:31
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作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm 前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应
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2024-05-07 11:42:37
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目录一、cross entropy loss二、weighted loss三、focal loss四、dice soft loss五、soft IoU loss总结：一、cross entropy loss用于图像语素对应的损失
原创
2024-04-11 14:29:28
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import cv2 from random import shuffleimport numpy as npimport torchimport torch.
原创
2021-08-02 14:20:39
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损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。进入正题~categorical_cross...
原创
2021-08-13 09:42:53
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021-07-23 09:43:04.902503: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Li ...
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2021-07-23 09:51:00
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset
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2019-07-30 15:35:00
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关于NCE loss：知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131
github上的介绍文字：https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/
NCE bridges the gap between generative models and discriminati
原创
2021-06-29 14:44:57
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于
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2022-03-08 10:19:23
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一、Loss Function 什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，但
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2024-06-13 21:58:06
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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Vali Loss: nan Test Loss: nan Training loss is decreasing while validation loss is NaN https://discuss.pytorch.org/t/training-loss-is-decreasing-while
原创
2023-10-31 14:21:02
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经搜索它是Kaiming大神团队在他们的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应用。本质上讲，focal loss就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个loss，总之这个工作一片好评就是了。大家还可以看知乎的讨论：《如何评价kaiming的Foc...
原创
2021-05-07 18:23:53
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Ranking Loss Ranking loss在广泛的领域被使用。它有很多别名，比如对比损失(Contrastive Loss)，边缘损失(Margin Loss)，铰链损失(Hinge Loss)。还有常见的三元组损失(Triplet Loss)。 首先说一下什么是度量学习： 区别于常见的分类 ...
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2021-08-04 13:12:00
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DiceLoss介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations； 骰子损失 Tags: 损失函数, 骰子损失 资源链接：https://zhu
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2021-05-26 22:56:23
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1. 损失函数分类任务0-1损失交叉熵损失（entropy loss）softmax lossKL散度Hinge loss（SVM中）Exponential loss与Logistic loss回归任务L1 lossL2 loss【重要】L1与L2损失函数和正则化的区别L1与L2L1 loss与L2 loss的改进原始的L1 loss和L2 loss都有缺陷，比如L1 loss的最大问题是梯度不平
