语义分割损失函数第9页

Superpoint Transformer for 3D Scene Instance Segmentation

Abstract现有的大多数方法通过扩展用于3D物体检测或3D语义分割的模型来实现3D实例分割。

fish小余儿·2024-01-13 07:48

利用GPU训练神经网络

一首先，查看GPU情况nvidia-smi确实训练得要快多了在网络模型后添加cuda方法tudui=Tudui()tudui=tudui.cuda()损失函数loss_fn=nn.CrossEntropyLoss

Cupid_BB·2024-01-13 00:50

基于随机颜色反转合成和双分支学习的单模态内镜息肉分割

Single-ModalityEndoscopicPolypSegmentationviaRandomColorReversalSynthesisandTwo-BranchedLearning基于随机颜色反转合成和双分支学习的单模态内镜息肉分割背景难点贡献实验方法ColorReversalStrategy（颜色反转策略）损失函数

火柴狗·2024-01-13 00:11

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集

満湫·2024-01-12 23:18

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的人脸表情识别系统

其中包括以下几个方面：损失函数：YOLOv5使用了CIOU_Loss作为boundingbox的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的IOU_L

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

小刘鸭！·2024-01-12 17:27

YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（四）之NWD（小目标检测）篇

前言本文使用的YOLOv5版本为v7.0，该版本为YOLOv5最新版本，默认损失函数采用的是CIoU。本章节主要介绍如何将NWD损失函数应用于目标检测YOLOv5模型。

w94ghz·2024-01-12 17:56

YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

一、本文介绍本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的

Snu77·2024-01-12 16:51

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。

jcfszxc·2024-01-12 16:51

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数（损失函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一.背景含义项目说明二、数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.拟合处理七

猿戴科·2024-01-12 09:18

大模型中训练出现的ignore_index的作用

ignore_index作用分析如图所示，将模型输入的所有token对应标签全部设置成-100label会送入交叉熵损失函数中进行计算损失值，那么该函数如何起作用呢？

Takoony·2024-01-12 08:23

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集、测试集一致（当数据中一个类别数量很多，一个很小，要设置这个参数）2、网格搜索概述：遍历所有参数组合，训练模型，找最佳参数组合每一个参数组合，都会计算cv次，每次的评估指标计算平均值，通过指标平

小林打怪中·2024-01-12 06:05

RT-DETR算法改进：首发｜最全Loss损失函数集合，包括WIoU、XIoU、SIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数

本篇内容：RT-DETR算法改进：超全集成超多种Loss损失函数，包括WIoU、SIoU、XIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR

芒果汁没有芒果·2024-01-12 02:14

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？

HBU_David·2024-01-12 00:23

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？(和第3题一块复习)编辑5.什么是长程依赖问题，如何解决？6.什么是对称权重现象，有哪些解决方案？

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

如何入门yolo目标检测？

学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统

为了应对这些挑战，我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进，构建出一个最先进的中文阅读理解系统。

奇点机智·2024-01-11 16:01

实时语义分割模型ICNet（ECCV 2018）解析

paper：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesprojectpage：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesofficialimplementation：https://github.com/hszhao/ICNetthird-pa

00000cj·2024-01-11 15:41

实时语义分割模型PP-LiteSeg论文解读

paper：PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModelofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/paddleseg/models/pp_liteseg.py本文的创新点提出了一种灵活的轻量级解码器（Flexibl

00000cj·2024-01-11 15:11

实时语义分割模型PIDNet（CVPR 2023）解析

paper：PIDNet:AReal-timeSemanticSegmentationNetworkInspiredbyPIDControllersofficialimplementation：GitHub-XuJiacong/PIDNet:Thisistheofficialrepositoryforourrecentwork:PIDNetthird-partyimplementation：htt

00000cj·2024-01-11 15:08

【深度学习PyTorch入门】6.Optimizing Model Parameters 优化模型参数

OptimizingModelParameters优化模型参数OptimizingModelParameters优化模型参数前置代码Hyperparameters超参数OptimizationLoop优化循环LossFunction损失函数

冰雪storm·2024-01-11 15:36

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True。之前遇到过训练集的DataLoader未设置shuffle为True，跑出来的结果很差。估计这个和数据集有关，以前的数据集设置的都是False，也没有出现类似的情况。修改后：

木鱼未来·2024-01-11 14:32

马萨诸塞州道路数据集预处理

今天我们将分享MassachusettsRoads遥感道路语义分割数据集,并会在下期使用FC-DenseNet进行遥感影像道路提取。

DataAssassin·2024-01-11 11:32

PyTorch知识图谱

2.模型构建：模型构建部分涵盖了神经网络层、模块、损失函数和优化器。包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等

xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

《FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS》论文整理

二、Hint-BasedTraining思想1、hint层与guided层：2、核心思想：三、Fitnet训练过程及效果1、FItnet训练过程可以分为三个阶段：2、需要注意的问题：3、具体流程：4、损失函数

LionelZhao·2024-01-11 08:40

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

iuerfee·2024-01-11 07:49

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

批量归一化

一、为什么要批量归一化损失函数出现最后,后面的层训练较快.数据在最底部底部的层训练较慢底部层一变

笔写落去·2024-01-11 06:37

【domain gap 含义】

人工标注的成本高、耗时长，因此人们会用计算机合成的图像数据集进行语义分割模型的训练。合成的数据集称为sourcedomain（源域）

fyc300·2024-01-11 04:48

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。

qq_19986067·2024-01-11 01:43

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你数据集。️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧 --聚焦于YO

一休哥※·2024-01-10 23:30

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

基于DL的人脸超分辨率(FSR)任务综述

LR图像用于网络的训练，HR图像用于监督，网络生成的图片记为SR（superresolution），损失函数可以基于评估HR图像和SR图像之间的差异构建。

多少学一点吧·2024-01-10 19:00

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降4.1、梯度下降的概念※【总结一句话】：系统通过自动的调节参数w和b的值，得到最小的损失函数值J。如下：是梯度下降的概念图。

帅翰GG·2024-01-10 10:24

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了

帅翰GG·2024-01-10 10:24

遥感影像-语义分割数据集：WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：WHDLD是一个密集的标签数据集，可用于多标签任务，例如遥感图像检索（RSIR）和分类，以及其他基于像素的任务，例如语义分割（在遥感中也称为分类）。

ly_0624·2024-01-10 08:12

遥感影像-语义分割数据集：云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型谷歌Earth覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率0.5-15m数量150张单张尺寸1280*720原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数

ly_0624·2024-01-10 08:10

模型参数访问

此时，我们的目标就是找到使损失函数最小化的模型参数。有时，我们希望提取参数，以便在其他环境中复用。

Kevin_D98·2024-01-10 07:59

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y