目录 梯度下降法更新参数Adam 更新参数Adam + 学习率衰减Adam 衰减的学习率References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减结合。梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：\[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \]
好文mark “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模
什么是自动标注?在训练过程中，如果图片的数据量不够，或想通过某些手段加快标注的效率，可以在之前训练好的模型基础上识别出一些物体，根据已识别的数据进行转换。在labelme或labelimg上继续修改已识别的数据。这时候由于已经有很多物体被模型识别预先标注了，可以很大提高标注的效率。 需要用到的工具：labelimg这里推荐使用的工具是labelImg，其它标注labelme工具需要其它转
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2024-08-14 18:00:52
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在本文中，我们将讨论目标检测模型和Objectness的基础知识。
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2021-07-16 18:04:29
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在计算机视觉领域，显著性区域检测是十分重要的一个分支。它在内容保持的图像缩放、自适应的图像压缩以及图像分割等领域都有着十分重要的应用。博主在上一篇博文中提到：现在的计算机视觉领域，主要做的是自底向上的显著性区域检测，所以这篇文章博主将介绍一下显著性区域检测方法的大致分类。由于博主刚刚开始这个领域的学习与研究，难免出现错误和疏漏。如有不妥之处还望大家多多海涵，不吝赐教。一般来说，自底向上的显著性检测
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2024-04-02 17:36:34
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1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本。http://www.cnblogs.com/larch18/p/4560690.html2.原文：http://wenku.baidu.com/link...
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2016-12-15 16:10:00
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BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fpsMing-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen...
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2016-12-15 13:56:00
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BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fpsMing-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen...
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2016-12-15 13:56:00
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译文： 《基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计》 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口，能够加速传统的滑动窗口对象检测方法。我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓，而且通过将相关图像窗口重置为固定大小，就可以通过梯度幅值进行区分。基于以上的观察以及复杂度的考虑，为了明确训练方
原创
2021-05-24 15:34:51
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文章目录前言生成锚框和候选区域标注候选区域标注objectness标签图像特征提取代码实现关联特征图和候选区域建立损失函数objectness = -1 的锚框YOLOv3的损失函数多尺度检测开启端到端的训练paddle.fluid.layers.yolov3_loss开启训练模型预测paddle.fluid.layers.yolo_boxNMS预测过程小结 生成锚框和候选区域将原图划分成多个小
文章目录1. Introduction2. 网络结构2.1 反链接2.2 推荐框2.3 objectness prior2.4 识别和边框回归2.5 结合objectness prior和检测训练和测试1 loss function2 策略我的总结 1. Introduction目前目标检测主要分为两类，第一类是faster R-CNN系列的两阶段方法，第一步推荐候选框，第二步利用f
1、有关于RPN：RPN是用3x3的窗口在feature map上进行滑动卷积，最后输出一系列的矩形目标候选区域，每一个区域还拥有objectness score。该objectness score就是该框内有目标的可能性（不分类别，只判有无），打分主要呢是判断该框和目标的IOU值，若IOU值大于等于0.7或者是最高值，则该框为positive；若IOU值小于等于0.3，则该框为negative。
准备在util.py中创建write_results函数来获取我们的正确检测结果def write_results(prediction, confidence, num_classes, nms_conf = 0.4):函数以prediction, confidence (objectness score threshold), num_classes (80, in our case) and
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2024-06-10 10:11:56
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results.txt中的文本数据是这样的.{ "epoch":0, "imgindex":0, "imgcount":63, "lr":0.0002 , "loss":3.2448 , "loss_classifier":2.5456 , "loss_box_reg":0.0000 , "loss_mask":0.0000 , "loss_objectness":0.6903 , "loss_rpn_box_reg":0.0089 , "time":31.9483, "data":12.
原创
2021-09-03 11:42:14
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1 常见IOU汇总classification loss分类损失localization loss,定位损失（预测边界框与GT之间的误差）confidence loss置信度损失（框的目标性 objectness of the box）总的损失函数： classification loss + localization loss + confidence lossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数
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2024-09-29 14:15:07
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1 简介3D-BoNet是一个高效、优雅、简洁的点云实例分割算法，相较于往常算法，有high objectness、not require expensive and dense proposals、no post-processing steps等特性，主要由bounding box prediction与point mask prediction构成。2 功能介绍2.1 bounding bo
文章目录1 OpenCV显著性算法背景介绍1.1 OpenCV显著性检测算法相关信息介绍1.1.1 Static Saliency Spectral Residual1.1.2 Static Saliency Fine Grained1.1.3 Objectness BING1.1.4 BinWangApr20141.2 OpenCV saliency 模块整体说明2 代码实现参考链接 『ope
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2024-08-20 18:28:28
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文章目录前言?YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py0. 导包1. smooth_BCE2. BCEBlurWithLogitsLoss3. FocalLoss4. QFocalLoss5. ComputeLoss5.1 __init__函数5.2 build_targets5.3 __call__函数补充分类损失（Classification）置信度损失（Objectness
python 循环高级用法[expression for x in X [if condition] for y in Y [if condition] ... for n in N [if condition]]上面按照从左至右的顺序，分别是外层循环到内层循环高级语法除了像上面介绍的 [x ** 2 for x in L] 这种基本语法之外，列表推导式还有一些高级的扩展。1. 带有 if 语句我
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2023-06-12 17:15:33
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面向对象语言面向对象语言（Object-Oriented Language）是一类以对象作为基本程序结构单位的程序设计语言，指用于描述的设计是以对象为核心，而对象是程序运行时刻的基本成分。语言中提供了类、继承等成分，有识认性、多态性、类别性和继承性四个主要特点。python具备这些特点，所以它是面向对象语言。面向对象编程面向对象程序设计(Object Oriented Programming)作为
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2024-02-24 19:42:02
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