语义分割损失函数第7页

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

一见已难忘·2024-01-23 13:15

pytorch学习笔记（十）

一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道，解答题太弱了，需要多训练训练这个模块。

満湫·2024-01-23 10:45

损失函数与模型评估指标、目标函数的区别

对于这样的简单的线性回归问题：xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1，称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x，称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE（残差平方和）来评估模型A和B哪个输出结果更好，当然对于回归问题，也可以选取MSE（均方误差）和RMSE（均方根

今天也要加油丫·2024-01-23 09:03

OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！

图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0，网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化，主要是16位整型高斯滤

AAI机器之心·2024-01-23 08:50

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN对语义分割的尝试

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

【ICCV2023论文阅读】XNet(能跑通代码)

融合方法用于全监督分割和半监督分割可行性分析效果局限性总结代码跑通去掉分布式训练生成低频和高频图片产生数据集改读取数据的位置损失函数添加自己数据集的信息结果ps:我现在不知道自己研究方向是做什么的，就是分割也试试

鱼小丸·2024-01-23 06:25

Supervised Contrastive 损失函数详解

有监督对比学习论文的贡献：提出了对比损失函数一种新的扩展，允许每个锚点都有多个正样本，使对比学习适应完全监督设置。该损失为很多数

鱼小丸·2024-01-23 06:21

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

后面可能会更新语义分割MaskRCNN，当然这都是后话啦。现在就和我一起来学

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

【学习】focal loss 损失函数

focalloss用于解决正负样本的不均衡情况通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。样本不均衡的话，训练是低效不充分的。因为困难的正样本数量较少，大部分时间都在学习没有用的负样本。简单的负样本可能会压倒训练，导致训练退化。比如10000个人里面只有10个人为正义发声，其余的人都为邪恶发声，那么正义的声音就会被邪恶的声音淹没。比如假如一张图片上有10

超好的小白·2024-01-22 21:29

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

会讲解论文整体思路、输入数据分析、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·2024-01-22 16:20

【AI】深度学习在编码中的应用（7）

目录一、损失函数在图像压缩中的应用二、损失函数的常见指标2.1感知指标2.2经典失真指标本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。

giszz·2024-01-22 13:01

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法，例如LM算法等loss是损失函数

simple_whu·2024-01-22 11:49

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

主干网络损失函数解析为什么不是一个损失函数？怎么判断是否有物体以及预测准确性？非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。

?LAST·2024-01-22 03:56

李沐深度学习-权重衰退文档

正则化通过为模型损失函数添加惩罚项是血出的模型参数值较小，是应对过拟合常用手段。损失函数：l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

8、VAE:变分自编码器

目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域，数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。

O_meGa·2024-01-21 21:25

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

1.4多分类问题的应用场景2.XGBoost中的多分类支持2.1分类原理2.2Softmax损失函数2.3One-vs-All与One-vs-One2.4多分类性能优势2.5超参数调优2.6特征重要性分析

theskylife·2024-01-21 15:50

LOSS损失函数值是什么意思？

环境：Bert-VITS2-v2.3问题描述：LOSS损失函数值是什么意思？解决方案：在机器学习和深度学习中，损失函数（LossFunction）用来衡量模型预测值与实际值之间的差异或误差。

玩电脑的辣条哥·2024-01-21 08:19

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

对于线性回归来说，针对损失函数的梯度下降(gradientdescent)方法可以使猜测沿着正确的方向前进，因此总能找到比起上一次猜测时误差更小的w和b组合。梯度下降可以说是整个机

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

3D点云深度学习处理的基本概念

在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的

长安海·2024-01-20 23:24

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

9大PyTorch最重要的操作！！

文章目录前言1.张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

11种开源即插即用模块汇总！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）

在神经网络训练中，它用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。计算图：计算图是表示数学表达式的图形方法，其中节点表示数

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(

朱笨笨·2024-01-20 05:47

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分

寂静之地·2024-01-20 03:28

【论文总结】基于深度学习的特征点提取，特征点检测的方法总结

醉酒柴柴·2024-01-20 03:26

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。

ltochange·2024-01-20 00:18

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

[SS]语义分割——基础知识

语义分割前言目录一、定义1、概念2、常见分割任务3、建筑物提取(BuildingFootprintExtraction)二、任务数据1、数据集格式2、结果具体形式三、评价指标与标注1、评价指标2、标注工具一

IAz-·2024-01-19 14:55

[SS]语义分割_转置卷积

转置卷积可以用于图像生成、图像分割、语义分割等任务中。转置卷积的操作

IAz-·2024-01-19 14:22

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数

Snu77·2024-01-19 12:36

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程

undo_try·2024-01-19 09:21

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二

丁希希哇·2024-01-19 08:36

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_soft_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示m

E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码poisson_nll_loss用途用法参数数学理论示例代码cosine_embedding_loss用途用法参数数学理论示例代码cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码c

E寻数据·2024-01-19 08:34

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

图像生成之pix2pix

作者提出pix2pix，即利用CGAN实现一个解决各种image2image任务（语义分割，边缘检测、风格迁移等等）的通用解决方案和

Wilson_Hank·2024-01-19 05:02

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。

_hermit:·2024-01-19 02:14

sklearn-线性回归

2多元线性回归LinearRegression其中右下角的2表示向量的L2范式，也就是我们的损失函数所代表的含义。在L2范式上开平方，就是我们的损失函数。这个式子

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数

你好，Albert·2024-01-18 21:37

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