语义分割损失函数

基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，paper
AI小怪兽·2024-02-01 15:36

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。
不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。
Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，
AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理，两个图片各自有一个一维向量，所以在录入时是9*2个参数设置则识别效果越好对于产生虚拟像素图越接近0就是说识别器针对两种图片有两个损失函数
CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。深度学习/自动驾驶数据集大集合是一项汇集了多种场景、多种数据类型的数据资源，旨在为深度学习和自动驾驶领域的研究者和从业者提供丰富的实验数据和标注信息。首先，该数据集大集合涵盖了包括城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路环境下的图像、视频和传感器数据。这些数据来自不同地区、不同时间段和
毕设阿力·2024-02-01 06:33

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl
UnderTurrets·2024-02-01 06:01

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。
滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。
矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−i=1∑np(xi)
WEL测试·2024-01-31 22:52

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声
MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布，支持 Mixtral 等更多模型，支持收敛均衡，支持 FSDP

通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。
CodeFuse·2024-01-31 15:02

【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges（协同感知综述）

摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues
我叫两万块·2024-01-31 12:51

机器学习面试之LR和SVM哪个更能对付异常点out lier？

#1从损失函数说开去svm和lr都是分类模型。我们假设正类
城市中迷途小书童·2024-01-31 12:32

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。
幸运小新·2024-01-31 11:56

轻量化分割模型-LEDNet

LEDNet发表于2019年5月，LEDNet采用的是非对称结构的网络来实现实时的语义分割。
孤独患者_d589·2024-01-31 09:43

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数
捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

2401.10525代码链接：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读：在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数
wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数
剁椒狗头·2024-01-31 07:07

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

摘要边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的损失函数。
AI浩·2024-01-31 07:32

大创项目推荐 题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分
laafeer·2024-01-30 20:17

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

目录前言一、针对新手的damo二、进阶demo2.1model.py2.2train.py2.2.1准备输入数据2.2.2搭建模型2.2.3定义损失函数及优化器2.2.4传参计算model（）2.3运行结果前言同样的
玛丽莲茼蒿·2024-01-30 17:29

4D毫米波雷达——ADCNet 原始雷达数据 目标检测与可行驶区域分割

会讲解论文整体思路、输入分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。
一颗小树x·2024-01-30 12:50

【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割

前言本文在Ubuntu18.04下，使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好，运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大，原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右，生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间，不建议跑这个论文项目。考
努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:57

YOLOV5s行人识别改进 引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题，早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中，行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而，行人检测通常伴随着遮挡，
deleteeee·2024-01-30 08:25

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢
chairon·2024-01-30 05:37

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。
深度神经质患者·2024-01-29 21:53

遥感影像批量裁剪（语义分割样本制作）

文章目录前言一、实现思路二、使用步骤1.引入库2.裁剪函数3.引用函数裁剪总结前言前不久遇到一个需求，即对遥感影像进行批量裁剪。其实这个需求在arcgis中等一些gis软件中就可以实现，但是吧，他需要手动点比较麻烦，而且中间还生成一些我并不需要的其他文件（.tfw等等）。基于此，我就想这个能不能自己用python写一个程序实现批量裁剪，且不生成其他文件。说干就干，详见下文.一、实现思路？其实我主要
深度神经质患者·2024-01-29 21:21

用于准确蒙面人脸识别的自我约束三元组损失

摘要：提出了一种提高蒙面人脸识别性能的解决方案，在现有人脸识别模型之上运行的嵌入去掩模模型EmbeddingUnmaskingModel（EUM）；提出了一种新颖的损失函数，即自约束三元组Self-restrainedTriplet
禄亿萋·2024-01-29 16:56

MaskDistill-不需要标注数据的语义分割

DiscoveringObjectMaskswithTransformersforUnsupervisedSemanticSegmentation』，苏黎世联邦理工学院&鲁汶大学提出MaskDistill，用Transformer来进行无监督语义分割
FightingCV·2024-01-29 15:01

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场（CRF）相结合来解决像素级分类问题，最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力，对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题，通过空洞卷积来扩大感受野。2.deeplabv2ASP
CPones·2024-01-29 14:57

语义分割-DeepLab系列

文章目录官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+参考文献官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1paperSemanticImageSegmenta
studyeboy·2024-01-29 14:27

深入理解DeepLab系列语义分割网络

语义分割是指在像素级别上进行分类，从而转换得到感兴趣区域的掩膜。
深蓝学院·2024-01-29 14:26

经典的语义分割(semantic segmentation)网络模型（综合篇）

一、参考资料Imagesegmentation二、语义分割相关介绍1.基础的语义分割架构project_summaryConvolutionalencoder-decoderarchitectureofpopularSegNetmodel
花花少年·2024-01-29 13:23

语义分割DeepLab v1/v2/v3系列网络模型

一、参考资料经典的语义分割(semanticsegmentation)网络模型二、DeepLab系列网络模型1.DeepLabv1原始论文：[1]DeepLabV1网络简析bilibili视频讲解：DeepLabV1
花花少年·2024-01-29 13:51

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

解决方案：1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的损失函数，去掉原始GAN损失函数中的log2.适当地进行梯度惩罚3.使用hingeloss2.modecollapse在模型变得
gyibo_·2024-01-29 12:35

跨任务神经网络架构搜索

然而神经网络架构搜索需要消耗大量计算资源，尤其是在大型数据集（如ImageNet）和复杂任务（如物体检测、语义分割）上。这对算法的高效性有很大的要求。
技术小鹅·2024-01-29 10:00

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

图像分割——基础——学习笔记

基础知识分类：按照分割任务可以分为：语义分割、实例分割和全景分割。越来越精细。
海浪在开花·2024-01-29 08:11

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。
undo_try·2024-01-29 06:33

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵
kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6
TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

2024年1月13日~2024年1月19日（研读论文、了解语义分割）

另外，在B站寻找视频了解了语义分割任务逻辑、深度学习一些概念等。
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:22

SeisInvNet

SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码
outragee·2024-01-28 22:51

学习速率 learning rate

学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。例如：把学习速率设置为
羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。
爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

普通卷积过程如下：在这样显著缺陷问题的存在下，语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度，而dilatedconvolution的设计
NeroChang·2024-01-28 19:17

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。
thatway1989·2024-01-28 12:00

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM
Icevivina·2024-01-28 12:53
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