语义分割loss 第23页

Pytorch——报错解决：RuntimeError: Output 0 of SelectBackward is a view and is being modified inplace.

我在做Semi-Supervised过程中，需要分别计算labeled和unlabeleddata的loss，但是在多卡分布式过程中，不允许出现同一个model前向两次的情况，会报错（RuntimeError

Irving.Gao·2023-11-15 09:56

45 深度学习(九)：transformer

原理代码的基础准备位置编码Encoderblockmulti-headattentionFeedForward自定义encoderblockDeconderblockEncoderDecodertransformer自定义loss

Micoreal·2023-11-15 09:44

20. 深度学习 - 多层神经网络

茶桁·2023-11-15 08:56

【无线网络技术】——无线传输技术基础（学习笔记）

2.2.2抛物反射天线2.3天线增益3.传播方式4.直线传输系统中的损伤4.1衰减和衰减失真(attenuationandattenuationdistortion)4.2自由空间损耗(freespaceloss

HinsCoder·2023-11-15 08:01

软件工程分析报告07测试计划书——基于Paddle的肝脏CT影像分割

4.测试环境5.测试计划6.测试内容（1）单元测试（2）集成测试（3）确认测试（4）系统测试测试计划书1.引言本测试计划书旨在描述基于Paddle框架、使用Unet语义分割网络进行CT影像中肝脏和肝脏肿瘤分割的测试策略和方法

是小猪同学呀·2023-11-14 23:50

PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector（2020.8）

Method3.1.ArchitectureBackboneDetectionNeckDetectionHead3.2.SelectionofTricksLargerBatchSizeEMADropBlockIoULossIoUAwa

怎么全是重名·2023-11-14 22:12

性能提升30%以上，实时实例分割算法SOLOv2实现产业SOTA

点击左上方蓝字关注我们如何兼顾目标检测和语义分割的能力，并实现大幅性能提升？本文介绍了产业SOTA的实时实例分割算法SOLOv2。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 21:18

Semantic Segmentation

初始化转置卷积层6.训练模型6.1optim.lr_scheduler.StepLR6.2torch.set_grad_enabled(bool:)6.3训练模型代码7.测试模型1.可视化数据集注意：在语义分割数据集中

MyDreamingCode·2023-11-14 16:21

深度学习AIR-PolSAR-Seg图像数据预处理

原网络训练效果展示原始数据训练效果展示：三.对比实验1.采用原始数据2.采用取log(1+x)后的数据3.采用取平方后归一化处理：四.总结：五.思考深度学习sar图像数据预处理一.图片预处理操作用于sar图像语义分割的图片为

独行的喵·2023-11-14 13:14

YOLOV8训练自己的数据(训练样本整理)

YOLOV8训练自己的数据(训练样本整理/训练和预测)YOLOV8训练自己的数据语义分割篇yolov8都出来了，你还在用老模型？确定不一起来看看？

AI笔记·2023-11-14 12:07

机器学习6：逻辑回归

假设函数使用sigmoid函数来将线性函数的输出转换为概率值，使用对数损失函数（logloss）来衡量模型的预测结果与实际类别标签之间的差异，请使用逻辑回归模型对新的测试样本(2.2,2.3)进行分类预测

Blossom i·2023-11-14 10:47

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

②定义模型对着计算图（可以是脑海里的）转换为代码即可③构造损失函数和优化器跟之前大体没什么区别，这里loss取了下平均值，取平均值影响的是学习率，而且由于是Mini-Batch，结尾部分可能不足batchsize

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

损失函数有哪些？

损失函数（LossFunction）是用于衡量模型预测值与真实值之间差距的函数。在机器学习和深度学习中，有许多重要的损失函数。这里列举一些常用的损失函数及其公式、思想和应用。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:30

SAM(Segment Anything)论文理解

这篇文章具有划时代意义，至少代表了语义分割大模型（没有说视觉大模型，是因为还有分类和检测）的雏形，作者也很慷慨，授人以鱼且授人以渔：

努力当总裁·2023-11-14 00:51

线性回归预测波士顿房价 & loss为NAN原因 & 画散点图找特征与标签的关系

波士顿房价csv文件链接:https://pan.baidu.com/s/1uz6oKs7IeEzHdJkfrpiayg?pwd=vufb提取码:vufb代码%matplotlibinlineimportrandomimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorch从CSV中取出数据集#

computer_vision_chen·2023-11-13 20:43

基于CUDA的Transformer Encoder并行化

写在前面：视觉Transformer模型的研究使得深度学习在分类、目标检测和语义分割等视觉任务上取得了非常好的应用，然而，因为其模型参数量大的特点，训练和推理的速度都受到了严峻的挑战，因此，并行化视觉Transformer

张小殊.·2023-11-13 17:41

Win环境YOLOv8-Seg自定义数据集分割训练

安装在安装了PyTorch的环境下pipinstallultralytics制作coco-seg格式数据集语义分割数据先用opencvfindContours生成轮廓，再按格式存储#%%通过CV识别生成

只想大吃一顿·2023-11-13 14:20

为什么要用“交叉熵”做损失函数

作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。

董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

Datawhale9月组队学习Day4

Datawhale9月组队学习Day4写在前面本节总结（速度回顾版）第五章大模型背后的数据5.1大语言模型背后的数据丰富的数据存在的问题5.1.1WebText和OpenWebText数据集数据集评估5.1.2ColossalCleanCrawledCorpus

royi_0825·2023-11-13 05:10

多卡训练Runtime Error: Function BroadcastBackward returned an invalid gradient at index XXX

代码在单卡训练时没有问题，但是在多卡训练（DP或者DDP模式）时，会在loss.backward()处报错，但是报错并不详细，只停留在loss.backward()，再往后就是pytorch后端C++代码了

YuhsiHu·2023-11-13 04:32

python实现labelme样本自动标注

实现labelme样本自动标注前言说明正文一、json文件简介及相关API：二、特征区域检测及相应API三、计算偏移量以及标注框的新的点集四、json文件数据其他修改前言公司前段时间做一个项目，需要用到语义分割

weixin_40688204·2023-11-12 23:30

PyTorch 深度学习实践第2讲/作业（Linear Model）

ximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#定义模型y=x*wdefforward(x):returnx*wdefloss

有温度的AI·2023-11-12 20:50

损失函数原理及作用

在各种材料中经常看到的中英文词汇有：误差，偏差，Error，Cost，Loss，损失，代价…意思都差不多，在本书中，使用“损失函数”和“LossFunction”这两个词汇，具体的损失函数符号用J来表示

杨杨杨Garrick·2023-11-12 20:42

论文阅读：A Multi-Phase Camera-LiDAR Fusion Network for3D Semantic Segmentation With Weak Supervision

IEEETRANSACTIONSONCIRCUITSANDSYSTEMSFORVIDEOTECHNOLOGY,VOL.33,NO.8,AUGUST20230、0、摘要相机和激光雷达是自动驾驶中不可缺少的感知单元，为三维语义分割提供了互补的环境信息

shiyueyueya·2023-11-12 19:48

Sketching the Delay: Tracking Temporally Uncorrelated Flow-Level Latencies研读笔记

文章目录SimpleDelaySketch(SDS)LossyDifferenceSketch(LDS)这篇文章提出了一个用梗概(sketch)来测量数据流的延迟的方法.为测量数据流的延迟,我们首先需要确定一个场景

赵宗义11·2023-11-12 17:15

Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结

Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结我们知道在深度学习中下采样的方式比较常用的有两种：池化步长为2的卷积而在上采样过程中常用的方式有三种：插值反池化反卷积不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型

undo_try·2023-11-12 11:20

【已解决】RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘

问题描述最近在复现Watermark-Robustness-Toolbox的时候出现了一些问题，并通过不懈的努力（不是）把这个给完美的跑起来了，这很“完美”。先来简单介绍一下，这是一个攻防项目，github链接为：https://github.com/dnn-security/Watermark-Robustness-Toolbox，论文链接为：https://arxiv.org/abs/2108

鳗小鱼·2023-11-12 10:09

室内低光语义分割框架 LISU: Low-light indoor scene understanding 论文阅读

论文标题：LISU:Low-lightindoorsceneunderstandingwithjointlearningofreflectancerestoration代码：GitHub-noahzn/LISU:Low-lightIndoorSceneUnderstanding期刊：ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2022链接：https:

自监督学习·2023-11-12 09:39

coco标注信息与labelme标注信息的详解、相互转换及可视化

coco标注信息与labelme标注信息的详解、相互转换及可视化引言在做实例分割或语义分割的时候，我们通常要用labelme进行标注，labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json

robitmind·2023-11-12 06:24

人工智能迁移学习

握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、Source-FreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在语义分割

人工智能技术与咨询·2023-11-12 06:14

pytorch DistributedDataParallel 分布式训练踩坑记录

目录一、几个比较常见的概念：二、踩坑记录2.1dist.init_process_group初始化2.2spawn启动（rank怎么来的）2.3lossbackward2.4modelcuda设置2.5

字符搬运工-蓝天·2023-11-12 00:25

chatGLM2-6b问题， ValueError: expected sequence of length 87 at dim 1 (got 52)

经过查询和审阅代码，发现问题所在#Datacollatorlabel_pad_token_id=-100ifdata_args.ignore_pad_token_for_losselsetokenizer.pad_token_iddata_collator

深度菜鸡-达闻西·2023-11-11 23:18

复现Detectron2-blendmask之冰墩墩雪容融自定义数据集语义分割

第一节——Detectron2-BlendMask论文综述1-1Detectron2-BlendMask论文摘要实例分割是计算机视觉中非常基础的任务。近来，全卷积实例分割方法得到了更多的注意力，因为它们要比双阶段的方法（如MaskR-CNN）更简单、高效。到目前为止，在计算复杂度相同的情况下，几乎所有的方法在掩码准确率上都落后于双阶段的MaskR-CNN方法，给了很大的提升空间。本文将实例级别信息

光芒再现robotliang·2023-11-11 23:16

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

auc和focalloss1.准确率无法作为评判模型好坏的标准1.1auc和mAP的区别1.2roc画图步骤以及auc的计算方法1.3为什么求roc和x轴的面积1.4auc计算2.对参数的影响主要是由正负样本数目多的一方决定

武凯的博客·2023-11-11 22:44

如何在网络模型训练过程中绘制train_loss和val_accuracy随epoch变化的曲线

train_losses=[]val_accuracies=[]train_losses.append(running_loss/train_steps)val_accuracies.append(val_accurate

小生些许潦草·2023-11-11 17:42

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

nn.BCELoss1、nn.BCELoss2、使用场景3、nn.BCELoss计算公式4、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

对知识蒸馏的一些理解

软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为

重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。

森林木有熊·2023-11-11 17:07

二元分类loss函数binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别

在自定义训练模式里：1.loss函数的声明及输出维度 BinaryCrossentropy（官网链接）可以直接申明，如下：#setlossfuncloss=tf.losses.BinaryCrossentropy

DeepL!·2023-11-11 17:36

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数

重剑DS·2023-11-11 17:01

网络流量监测技术概述

监控指标延迟（Latency）丢包率（PacketLoss）吞吐量（Throughput）链路使用率（LinkUtilization）可用性（Availability）测量手段主动vs被动单点vs多点网络层

yeasy·2023-11-11 15:25

sap提示框function：以及与客户端文件系统的交互

sap提示框function：以及与客户端文件系统的交互一组有用的用户交互窗口函数POPUP_TO_CONFIRM_LOSS_OF_DATA显示有YES/NO的弹出窗口，提示用户未保存的数据将丢失POPUP_TO_CONFIRM_STEP

ᝰ随心ꦿེএ·2023-11-11 12:36

SunYutong_1234·2023-11-11 07:27

For Further Reference

ESDADV1.0,GlossaryofTermsANSI/ESDS1.1,WristStrapsANSI/ESDSTM2.1,GarmentsANSI/ESDSTM3.1,IonizationANSI

大爱背包·2023-11-11 06:48

RuntimeError_ Found dtype Long but expected Float

在跑模型的时候，出现了报错：RuntimeError:FounddtypeLongbutexpectedFloat报错是发生在BCEloss的部分，因为crossentropyloss要求batch_label

Alexa2077·2023-11-11 06:49

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

criterion=nn.CrossEntropyLoss()...

Geronimo620·2023-11-11 05:25

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCosh Loss

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCoshLoss1引言2损失函数2.1RMSELoss2.2LogCoshLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss

sjx_alo·2023-11-11 01:44

关于dcmtk对JPEG2000的支持

DCMJP2K-DICOMJPEG2000ModuleTwooftheDICOMJPEG2000transfersyntaxesaresupported(“JPEG2000ImageCompression(LosslessOnly

Kelvin_Ngan·2023-11-10 23:20

YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py

文章目录前言YOLOv5-6.x源码分析（八）----loss.py0.导包1.smooth_BCE2.BCEBlurWithLogitsLoss3.FocalLoss4.QFocalLoss5.ComputeLoss5.1

JehanRio·2023-11-10 10:30

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