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
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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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
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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什么是VFL语言 VFL全称是Visual Format Language，翻译过来是“可视化格式语言”VFL是苹果公司为了简化Autolayout的编码而推出的抽象语言 VFL示例 H:[cancelButton(72)]-12-[acceptButton(50)]canelButton宽72，a
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2017-05-15 11:39:00
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2016-02-02 21:15:00
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Volley与Picasso的对比想写一篇文章来对比一下Volley以及Picasso，有人或许会说了，Volley和Picasso的服务对象都不同，Picasso是专注于图片的下载以及处理，而Volley则适应于任何轻量的网络请求。是的，的确如此，那我们不如就图片下载缓存这个应用场景展开来，来对比分析Volley和Picasso的相同之处与不同之处。首先我们先来看一下Volley和Picasso
论文题目：Objects as Points论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16机构：UT Austin，UC Berkeley代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract 目标检测识别往往在图像上将目
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
上篇文章向大家介绍了VFL的基本的语法点，假设对下面演示样例不熟的童鞋，能够前去參考。废话不多说。我们直接来看演示样例。 演示样例一 将五个大小同样、颜色不同的view排成一行，view间的间隔为15px,第一个view的间隔与屏幕的左边间隔10px,最后一个view的间隔与屏幕的右边间隔也为10p
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2017-07-07 15:51:00
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http://w时候出
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2023-05-23 07:18:02
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#1 关于Focal Loss Focal Loss 是一个在交叉熵(CE)基础上改进的损失函数Focal Loss的提出源自图像领域中目标检测任务中样本数量不平衡性的问题，并且这里所谓的不平衡性跟平常理解的是有所区别的，它还强调了样本的难易性。尽管Focal Loss 始于目标检测场景，其实它可以应用到很多其他任务场景，只要符合它的问题背景，就可以试试，会有意想不到的效果。#2 Focal Lo
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2024-10-26 18:53:14
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目录 ComputeLoss 样本匹配--build_targets函数box_loss cls_lossobj_loss 下面的3个feature_map是仿照v5的head随机产生的输出。为了方便后面代码讲解，这里我设置的num_classes为1 。feature_map1 = torch.rand([batch_size, 3, 80, 8
训练完模型之后，当然是可视化看看情况如何，这里先声明环境：Ubuntu 16.04、darknet53 好，那我们来看这几个指标的可视化吧~一、loss & Avg IOU这两个指标是和训练过程结合在一起的，具体的绘制参考博客： 感谢这位作者，非常的详细~二、P-R曲线、mAP值如果你对这两个概念很是模糊的话，建议先阅读下我之前这篇博客： 试着计算一下，很通俗易懂了~这里默认你已经会val
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
【基本的语法】VFL的语法为H:和V:开头。代表水平和垂直。接下来假设要涉及距离。使用|-x-，x为距离的点数。对于视图。用[ ]包围，比如[blueView]。①以下的语句实现了blueView水平方向左右各距离控制器的边缘20点：H:|-20-[blueView]-20|②假设要指定宽高，在视图名称之后用圆括号内填入常量数值，以下的代码实现了blueView距离左边20点，宽度固定为120点：
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2024-04-24 13:11:51
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http://www.cnblogs.com/chars/p/5146607.html 什么是VFL语言 VFL（Visual Format Language），“可视化格式语言”。 VFL是苹果公司为了简化autolayout的编码而推出的抽象语言。 语法说明 使用方法 实例展示 效果图如下： 实
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2017-03-30 21:43:00
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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
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
YOLOv3&v4目标检测算法详解及预训练模型使用与自己训练模型一、YOLO简介二、YOLO v3三、YOLO v4四、预训练模型使用（基于Darknet的GPU版本）五、自己训练模型（使用GPU） 一、YOLO简介YOLO是目前比较流行的目标检测算法，结构简单但是功能强大。有了它，你就能成功检测出许多目标物体。本文主要介绍YOLO v3和v4及其模型使用方法，下面给出源码地址：GitH
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2024-05-13 13:40:57
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