语义分割loss

Focal-EIOU Loss：用于精确边界框回归的高效IOU损失

性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。
Amusi（CVer）·2023-11-10 01:10

可以作为loss 的明确度计算代码

可以作为loss的明确度计算代码解析辅助loss代码解析这段代码定义了一个函数sequence_clarity_torch，其作用是计算输入序列的清晰度得分。
东方佑·2023-11-10 01:39

java consul服务发现_现有系统如何集成Consul服务发现

适宜读者人群准备使用Consul,或者对服务发现感兴趣的开发者追求高质量高可用的服务架构体系的人群本文目录Consul简介**ConsulGlossary(术语)**ConsulArchitecture
老凯撒的钱·2023-11-10 00:33

基于CLIP的图像分类、语义分割和目标检测

OpenAICLIP模型是一个创造性的突破；它以与文本相同的方式处理图像。令人惊讶的是，如果进行大规模训练，效果非常好。在线工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-3D场景编辑器CLIP将图像视为一系列不重叠的补丁，每个补丁都是一个视觉标记（类似于NLP中的文本标记或单词）。因此，图像只是一系列视觉标记，可以使用旧的转换器像
新缸中之脑·2023-11-10 00:43

TensorFlow学习笔记----3.常用函数2

一.Gradienttape我们可以在with结构中，使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with
qq_35821503·2023-11-09 16:00

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

NeurIPS 2023 | 对比损失深度刨析！三星研究院提出全新连续性对比损失CMCL

论文名称：CWCL:Cross-ModalTransferwithContinuouslyWeightedContrastiveLoss论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.14580
TechBeat人工智能社区·2023-11-09 12:09

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes
勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

【目标检测】SSD损失函数详解

文章目录定位损失LlocL_{loc}Lloc偏移值的计算smoothL1loss置信率损失LconfL_{conf}Lconf最近看看这个古早的目标检测网络，看了好多文章，感觉对损失函数的部分讲得都是不很清楚得样子
Jiangnan_Cai·2023-11-09 06:18

目标检测回归损失函数（看情况补...）

文章目录L1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError——MAE)L2loss-均方误差（MeanSquareError——MSE）SmoothL1LossMAE、MSE、SmoothL1
怎么全是重名·2023-11-09 05:06

论文阅读：Ensemble Knowledge Transfer for Semantic Segmentation

https://ieeexplore.ieee.org/document/8354272项目及数据地址：https://github.com/ishann/aeroscapes发表时间：2018年5月7日语义分割网络通常以严格监督的方式学习
万里鹏程转瞬至·2023-11-09 02:13

点云学习记录

(50封私信/79条消息)三维点云数据的语义分割方法除了pointnet还有哪些呢？
一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

【LLM】低成本进行半天的训练可产生与主流大型模型、开源且无商业的特定领域 LLM 解决方案类似的结果

Colossal-A
Sonhhxg_柒·2023-11-08 19:55

Yolov5修改损失函数

Yolov5修改损失函数，主要是修改如下三个py文件：train.py、val.py、loss.py一、train.py#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.0license"""TrainaYOLOv5modelonacustomdataset.ModelsanddatasetsdownloadautomaticallyfromthelatestYOLOv5release.Usa
weixin_44119674·2023-11-08 14:50

yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计（代码+教程）

在目标追踪+语义分割+目标检测项目中，主要做了以下工作：目标检测：利用YOLO算法进行目标检测，识别图像或视频中的各种物体，并确定它们的位置和类别。目
阿利同学·2023-11-08 12:23

第12章 PyTorch图像分割代码框架-2

模型模块本书的第5-9章重点介绍了各种2D和3D的语义分割和实例分割网络模型，所以在模型模块中，我们需要做的事情就是将要实验的分割网络写在该目录下。
louwill12·2023-11-08 09:16

机器学习(八)经验风险与结构风险

1.11经验风险与结构风险策略部分：1.11.1经验风险模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（empricalrisk）或经验损失（empiricalloss），记作R(emp)期望风险R
大模型Maynor·2023-11-08 07:28

EfficientDet论文讲解

EfficientDet0、摘要1、整体架构1.1BackBone：EfficientNet-B01.2Neck：BiFPN特征加强提取网络1.3Head检测头1.4compoundscaling2、anchors先验框3、loss
韩师兄_·2023-11-08 07:45

论文阅读 —— 语义激光SLAM

文章目录点云语义分割算法1基于点的方法2基于网格的方法3基于投影的方法一、SLOAM1.1语义部分1.2SLAM部分1.2.1树的残差1.2.2地面的残差1.2.3匹配过程二、SSC:SemanticScanContextforLarge-ScalePlaceRecognition2.1
秋雨qy·2023-11-08 05:14

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

CNN在图像分类、对象检测、语义分割等经典的视觉任务中表现出色，因此也早就有一大批各种各样的经典卷积神经网络模型与一些鬼斧神工的卷积操作，今天小编就斗胆总结一波这些经典的卷积操作都有哪些？
金戈鐡馬·2023-11-08 01:14

【读点论文】Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey，西湖大学携手多个学术组织共同完成对注意力的宏观理解和微观处理，很全很实用吧

注意机制在许多视觉任务中取得了巨大的成功，包括图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、图像生成、3D视觉、
羞儿·2023-11-07 23:19

RefConv: 重参数化的重新聚焦卷积（论文翻译）

权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2、普通的RefConv3.3、重聚焦学习4、实验4.1、在ImageNet上的性能评估4.2、与其他重参数化方法的比较4.3、目标检测和语义分割
静静AI学堂·2023-11-07 22:33

YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器

权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2、普通的RefConv3.3、重聚焦学习4、实验4.1、在ImageNet上的性能评估4.2、与其他重参数化方法的比较4.3、目标检测和语义分割
静静AI学堂·2023-11-07 22:33

【已解决】RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronous

/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:240:nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d:block:[0,0,0],thread:[0,0,0
鳗小鱼·2023-11-07 21:58

html如何切换主题样式,JS实现css主题样式切换：动态改变引入的css文件

glossary在文档中使用
屋顶长颈鹿·2023-11-07 20:52

解决：AttributeError: module ‘tensorflow_probability‘ has no attribute ‘optimizers‘

运行环境的一些尝试六、在github上自己提了问题，自己给出了解决方案一、问题importtensorflowastfimporttensorflow_probabilityastfpx=tf.Variable(0.)loss_fn
饮食有度的元气少女·2023-11-07 15:42

【无标题】

等优化策略的机理分类损失函数MSE、cross-entropybatchnormalization，制造出尽可能各方向平滑的errorsurface，不同feature在同一维上的值进行标准化控制在0附近，让lossfunction
Selvaggia·2023-11-07 14:26

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火 （cyclic cosine annealing learning rate schedule）

当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（cosineannealing）可以通过余弦函数来降低学习率。
姚路遥遥·2023-11-07 10:44

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization（ICCV17）

1.IntroductionPerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution（ECCV16）给定输入图像xxx，经过一个网络得到yyy
o0Helloworld0o·2023-11-07 09:52

2020 TIP之image matting：BACKGROUND MATTING

模型及loss：2.1GeneratorG本文提出的AlphaGan-BGNetwork是建立在第一个提出的GAN来估计alphamatte的AlphaGAN:Gen
用GAN得有GPU·2023-11-07 09:03

ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput

问题分析及修改建议1.错误代码result=tf.nn.sigmoid(result)ValueError:Attempttoconvertavalue(TFSequenceClassifierOutput(loss
赵孝正·2023-11-07 06:00

tensorflow经验总结（持续更新）

，如果网络的loss很大或者有奇怪的结果时，不仅要检查网络结构，还要看输入是否在预处理的时候遭到了破坏.defsample_stack(stack,rows=6,cols=6,start_with=0,
我是尘客哥·2023-11-07 03:05

美团点评｜机器学习岗｜面经（已offer）｜2023

【一面】（大概45分钟）1.自我介绍2.介绍论文和项目3.详细问了一下论文中的解决思路和方法4.用公式详解BP原理5.详细介绍一个你了解的DL模型，我就介绍了YOLOv3，说到lossfunction的时候面试官说不用说了
勤奋的可乐·2023-11-07 01:19

Unity Shader surface 常用语句大全

SurfaceShaderExplicae"{Properties{_Color("Color",Color)=(1,1,1,1)_MainTex("Albedo(RGB)",2D)="white"{}_Glossiness
VirtualCreator·2023-11-06 23:08

基于transformer的解码decode目标检测框架(修改DETR源码)

提示：transformer结构的目标检测解码器，包含loss计算，附有源码文章目录前言一、main函数代码解读1、整体结构认识2、main函数代码解读3、源码链接二、decode模块代码解读1、decoded
tangjunjun-owen·2023-11-06 22:41

cp16_Model Sequential_Output_Hidden_Recurrent NNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate

Inthepreviouschaptercp15_ClassifyingImageswithDeepConvolutionalNN_Loss_CrossEntropy_ax.text_mnist_CelebA_Colab_ckhttps
LIQING LIN·2023-11-06 22:38

pytorch面试总结

将模型加载到一个指定的主GPU上，然后将模型浅拷贝到其它的从GPU上；（2）将总的batch数据等分到不同的GPU上（坑：需要先将数据加载到主GPU上）；（3）每个GPU根据自己分配到的数据进行forward计算得到loss
我的技术学习小站·2023-11-06 17:29

labelme 语义分割数据集_图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练...

labelme(标注mask数据集用的)windowspython2pipinstallpyqtpipinstalllabelmepython3pipinstallpyqt5pipinstalllabelmeubuntu16.04系统自带的python2.7环境sudoapt-getinstallpython-qt4pyqt4-dev-toolssudopipinstalllabelme#pyth
weixin_39556064·2023-11-06 11:19

改进YOLO系列：12.Repulsion损失函数【遮挡】

1.RepLoss论文物体遮挡问题可以分为类内遮挡和类间遮挡两种情况。类间遮挡产生于扎堆的同类物体，也被称为密集遮挡(crowdocclusion)。
王佳Gre·2023-11-06 09:45

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

结论：logloss就是cross-entropy。二分类时，cross-entropy等价于logisticloss，算是一种特例情况。
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

使用合成数据训练语义分割模型

从这些研究中获益最多的计算机视觉领域当然是语义分割领域，即预测图像每个像素的标签的任务，以便从图像中检索感兴趣的对象。
新缸中之脑·2023-11-06 06:34

mmdetection源码阅读笔记（2）--Loss

之前写了模型和网络的创建，这里就主要写下训练过程中具体的loss,主要分为以下几部分RPN_lossbbox_lossmask_lossRPN_lossrpn_loss的实现具体定义在mmdet/models
EwanRenton·2023-11-06 04:07

[2023.07.09]dreamfusion概述及背景，以及diffusion model相关知识

通常textto3d的做法使用CLIP+NeRF，本文使用从2d模型中蒸馏出的loss代替CLIP。而使用用2d的扩散模型构造一个类似概率密度蒸馏的损失函数，用于调优2d图像生成器的参数。
FridaNN·2023-11-06 02:50

运动重定向：TeachNet

Vision-basedTeleoperationofShadowDexterousHandusingEnd-to-EndDeepNeuralNetwork解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1基于视觉的无标记远程操作2.2基于深度的3D手部姿势估计2.3远程操作中的主从配对2.4遥操作映射方法3.师生网络JointanglelossConsistencyLoss
AIRV_Gao·2023-11-06 02:33

复杂物体线结构光中心线提取方法研究

centerlineatmain类别：应用——中心线提取时间：2023/11/05摘要针对复杂物体动态三维测量中条纹图像过曝光、欠曝光以及环境光照干扰引起激光中心线提取速度慢、提取不准确的问题，提出一种基于深度学习语义分割技术的光条中心线提取方法
夏天是冰红茶·2023-11-05 22:04

深度学习笔记（二十四）—— 深度学习总结与回顾

紧接着我们又学习了深度学习领域当前比较流行的几个大方向，例如分类、语义分割、目标检测、对抗神经网络、自然语言处理等等。接下来的内容是对我们所学的知识的一个总结和升华。
Nino_Lau·2023-11-05 22:14

【学习笔记】交易就是概率游戏（三）接受止损

StopLoss.jpg【为什么要接受止损？】承担失败的交易，就是抓到可以获得巨大成功交易所必须付出的代价。
坤乾泰·2023-11-05 20:39

手把手教你使用pytorch实现双向LSTM机器翻译

将数据集分为source和target1.3定义词汇类1.4获取训练集2.定义模型2.1导入相关工具包2.2.定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3
codefly-xtl·2023-11-05 17:30

西瓜书读书笔记整理（七）—— 第七章 贝叶斯分类器

PriorProbability）7.1.2后验概率（PosteriorProbability）7.1.3似然度（Likelihood）7.1.4决策规则（DecisionRule）7.1.5期望损失（ExpectedLoss
smile-yan·2023-11-05 16:17

Sigmod Loss 相关总结

一、sigmoid函数的应用背景：是起初用于分类的线性模型（是个通过属性的线性组合来预测的函数[每个样本都包含多个属性]，w权重表达了样本中各个属性在预测中的重要性，b偏置表达了从物理世界到数据表达中存在的不确定性，比如某些噪声无法通过数据表征出来），模型的最终目的是为了找到这样的一条直线（平面）将空间中的样本点进行分类。但是获得的直线（平面）上的取值是连续的，并不能对离散的值进行拟合。为解决这个
Allard_c205·2023-11-05 16:41
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