鹿衔草啊
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从零复现PyTorch版（1）

从零复现PyTorch版（与行人车辆检测实战）（1）

1. 项目介绍

从零复现PyTorch版（1）_第1张图片
基于Pytorch的Yolov4代码更改

  • 支持训练异常中断时的从上次的epoch恢复
  • 构建和darknet相同的损失函数，不借助torch直接手写损失
  • 增加label_smooth标签平滑策略
  • 数据加载变包含dataloader模式和generator模式
  • 增加强大的数据验证脚本，包含map计算，准招率计算，错检漏检图片保存

2. 图像卷积和卷积神经网络

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卷积核，步长与Padding巧妙配合
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K:最后生成的特征图尺寸
n:原始输入的图片或者特征图尺寸
p:Padding的数量
s:卷积的步长
Yolov4中的下采样操作：
f=3, p=1, s=2
（弃用了max_polling）
Yolov4中的保持尺寸不变卷积操作：
f=3, p=1, s=2

3. Maxpolling层和全连接层

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4. 全连接层原理和操作

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5. 1X1卷积的用处？

灵活的降维和升维
减少参数量和计算量
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1X1 Conv代替全连接层
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YOLO中使用1X1卷积的设计思路
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6. 想当年一个softmax打天下

从零复现PyTorch版（1）_第9张图片

7. 用sigmod来代替softmax

在这里插入图片描述

1.假设当前有N个类别，等同于使用N个sigmod函数作为输出来替代多分类的softmax
2.这么做并不是谁好谁怀，而是根据你数据类别是否互斥
3.如果类别是非黑即白的可以使用softmax，否则使用多个sigmod，比如人，男人，小孩，3个类别，则必须使用sigmod
4.对于sigmod计算损失函数时，常使用二分类交叉熵
在这里插入图片描述
从零复现PyTorch版（1）_第10张图片

8. 激活函数

从零复现PyTorch版（1）_第11张图片
从零复现PyTorch版（1）_第12张图片

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    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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