一、Conv结构这里其实是有点问题的，在Yolov5s6.0版本中，这里的激活函数采用的是SiLu, 实际上就是swish函数，而实际上使用的是swish函数的改进版本Hardswish。class Conv(nn.Module):
# Standard convolution 标准卷积：conv+BN+hardswish
def __init__(self, c1, c2, k=
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学习——损失函数 文章目录YOLOv3学习——损失函数损失函数 损失函数上面从概念上将输出特征图上的像素点与预测框关联起来了，那么要对神经网络进行求解，还必须从数学上将网络输出和预测框关联起来，也就是要建立起损失函数跟网络输出之间的关系。下面讨论如何建立起YOLOv3的损失函数。对于每个预测框，YOLOv3模型会建立三种类型的损失函数：表征是否包含目标物体的损失函数，通过pred_ob
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2024-03-21 19:52:31
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1. 概述YOLO（You Only Look Once） 系列模型以其实时目标检测能力而闻名，其有效性在很大程度上归功于其专门设计的损失函数。在本文中，这里将深入探讨YOLO演进中不可或缺的各种YOLO损失函数，并重点介绍它们在PyTorch中的实现。通过探索这些函数背后的代码，读者可以为自己的深度学习项目获得实用的见解，增强开发高级目标检测模型的能力。具体来说，这里将回顾在YOLOv6和YOL
首先 分别指的是特征图（ ）的宽与高，而 指的是先验框数目（这里是5），各个 值是各个loss部分的权重系数，除了预测有对象的损失函数系数设置为5，其他都为1。 有无对象损失函数计算方法 其中 =5， =1。 表示最大的IOU都小于0.6时，取1。 表示0
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2024-08-07 11:41:41
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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
文章目录全部参数表示例代码1. model ✰✰✰✰✰选择.pt和.yaml的区别模型种类选择，是n,s,m,还是l,x?2. data ✰✰✰✰✰组织数据数据目录1. 指定训练数据集的图片的文件夹2. 指定训练数据集的图片的文件3. 指定训练数据集的图片的文件夹集合3. epochs ✰✰✰选取策略4. patience早停5. batch ✰✰✰✰✰选取策略6. imgsz ✰✰✰✰✰选取策略
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2024-05-17 12:20:19
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作者：Ayoosh Kathuria
编译：ronghuaiyang
YOLO是一种快速的目标检测算法。虽然它不是最精确的目标检测算法，但在需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多的准确性。YOLO的第三个版本发布了，本文主要解释一下YOLOv3中引入的变化。这篇文章不会从头开始解释YOLO是什么。我假设你知道YOLOv2是如何工作的。如果不是这样的话，我建议你
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss)，覆盖分类，回归任务以及生成对抗网络，有了目标才能去优化一个模型。
YOLOv2：损失函数的理解关于改进损失函数 关于改进yolov2相对于yolov1改进了网络结构，如把dropout换成bn，换掉全连接层改用全局平均池化（这样可以有多尺度的输入图像），最重要的当然是加了锚框，v1中输出的预测框的位置坐标（中心点是相对于ceil左上角坐标的offset，宽高是相对于整个图片的宽高），v2中输出的预测框的位置坐标（中心点是相对于ceil左上角坐标的offset，
损失函数损失就是网络实际输出值与样本标签值之间的偏差： yolo给出的损失函数： 注：其中1iobj表示目标是否出现在网格单元i中，1ijobj表示单元格i中的第j个边界框预测器负责该预测，YOLO设置 λcoord=5 来调高位置误差的权重， λnoobj=0.5 即调低不存在对象的bounding box的置信
文章目录one-stage 与 tow-stage评价指标YOLO算法整体思路解读YOLO-V1YOLO-V2YOLO-V3 one-stage 与 tow-stage本篇博客主要介绍经典检测方法中的one-stage（单阶段），在这里给自己埋个坑，整理完Yolo再去搞tow-stage。one-stage:tow-stage速度非常快适合做实时检测任务效果通常还是不错的效果通常情况下不会太好速
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2024-07-23 13:53:51
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理论部分参照大神的文章学习：简书：关于YOLOv3的一些细节github：源代码作者YOLOV3知乎：【YOLO】yolo v1到yolo v3知乎：目标检测|YOLO原理与实现知乎：YOLO v3深入理解解析的代码地址：github:tensorflow-yolov3本文解析计算各部分损失compute_loss()部分：yolov3的损失函数稍微有点复杂，花了点时间看了好多篇有关yolov3的
一：目标边框的预测YOLOv3网络在三个特征图中分别通过(4+1+c) k个大小为11的卷积核进行卷积预测，k为预设边界框（bounding box prior）的个数（k默认取3），c为预测目标的类别数，其中4k个参数负责预测目标边界框的偏移量，k个参数负责预测目标边界框内包含目标的概率，ck个参数负责预测这k个预设边界框对应c个目标类别的概率。下图展示了目标边界框的预测过程（该图是本人重新绘制
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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损失函数的计算： 读取图像和边界框，类别 box = np.array([np.array(list(map(int,box.split(',')))) for box in line[1:]])#[[312 57 401 325 14]
[241 64 330 334 14]
[211 63
本节讨论如何计算
在上一篇博客我们学会了如何通过BILSTM提取特征得到发射分数，通过CRF层约束标签得到转移分数。
对于一个标签序列，我们可以通过发射分数和转移分数的和计算这条路径的最终得分。这是前向学习的内容，当然深度学习需要定义损失函数来进行反向传播，更新梯度。对于序列标注的模型，如何定义损失函数呢？
我们可以使用CRF损失函数学习模型参数。在这里维特比解码要解决的问题是对于一个新的样本过来
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
YOLOV4一、网络结构图二、激活函数1、LeakyReLU2、Mish3、其它常见激活函数总结（1）ReLU系列（2）Sigmoid（3）Tanh（4）Swish三、损失函数1、Smooth_L12、IOU_Loss2、GIOU_Loss3、DIOU_Loss4、CIOU_Loss5、DIOU_nms四、训练技巧1、数据增强2、Label Smoothing3、其它技巧总结五、模型效果 一、网
1.前言正文开始之前，非常感谢各位能够赏脸，上一篇《YOLO V4 — 网络结构解析（特详细！）》已经获得了我个人总结性文章历史最高赞了，感谢大家一直以来的支持，后面我也会尽量挤出时间对一些文章和代码进行解析，和大家一同进步。如果您对YOLO V4的结构比较感兴趣，建议您可以结合代码以及我的这篇文章进行消化。代码是基于Keras版本的，结构很清晰，链接如下： YOLO V4 Ker
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2024-09-30 12:42:31
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