语义分割loss 第9页

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是对数损失，定义如下：LogLoss=∑(x,y)∈D−ylog⁡(y′)−(1−y)log⁡(1−y′)LogLoss=\sum_{(x,y)\inD}-y\log(y')-(1-y

jcfszxc·2024-01-12 16:51

手写交叉熵损失

一、定义二元交叉熵：loss=−1/n∑[ylna+(1−y)ln(1−a)]多元交叉熵：loss=−1/n∑ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF

云帆@·2024-01-12 14:32

Generalized Focal Loss论文个人理解

论文地址：GeneralizedFocalLoss:TowardsEfficientRepresentationLearningforDenseObjectDetection论文解决问题研究人员最近更加关注边界框的表示

yuanjun0416·2024-01-12 09:27

竞赛保研基于深度学习的目标检测算法

iuerfee·2024-01-12 09:20

基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

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.训练过程中loss

猿戴科·2024-01-12 09:18

正负样本分配策略simOTA

yolov5没有用到，只有一种loss：fromutils.lossimportComputeLosscompute_loss=ComputeLoss(model)#initlossclassyolov7

cv-daily·2024-01-12 08:57

大模型中训练出现的ignore_index的作用

CrossEntropyLoss的作用官方定义如下，也存在ignore_index参数，且刚好等于-100，这个值是不参与损失计算的to

Takoony·2024-01-12 08:23

6.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】鲁邦核函数的含义和应用

目录1.给ICP和NDT配准添加柯西核函数1.1代码实现2.将第1部分的robustloss引入IncNDTLO和LooselyLIO，给出实现和运行效果3.从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系，

宛如新生·2024-01-12 06:31

试译《今日简史》15

Thelossofmanytraditionaljobsineverythingfromarttohealthcarewillpartlybeoffsetbythecreationofnewhumanjobs.GPswhofocusondiagnosingknowndiseasesandadministeringfamiliartreatmentswillprobablyberep

自由译者小帮·2024-01-12 04:17

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

C++ 子类函数对父类同名函数的覆盖

);((B*)&d)->f(1);//((B*)&d)->f(0.1);//d.f(0.1);//warning:conversionfrom'constdouble'to'int',possiblelossofdatad.f

dxy408460910·2024-01-11 23:43

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

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

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

【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

Deep Learning常见问题（一）

2.logisticsregression的lossfunction的理解。答：-(ylogy'+(1-y)log(1-y'))其中y是真实labely'是预测label，

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

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

在群晖NAS上搭建私有部署笔记软件——Blossom

一、Blossom简介Blossom是一个需要私有部署的笔记软件，虽然本身定位是一个云端软件，但你仍然可以在本地部署，数据和图片都将保存在本地，不依赖任何的图床或者对象存储。

牛奶咖啡13·2024-01-10 23:50

【机器学习】——基本概念

例：点击量预测模型step1：写出带有未知参数的函数b和w是未知参数x：2月25日点击量y：预测2月26日点击量step2：根据训练资料，定义Loss函数LossisafunctionofparametersL

m0_64953392·2024-01-10 17:39

R语言【utils】——read.table()：以表格式读取文件，并从中创建一个数据帧，其中大小写对应于行，变量对应于文件中的字段。

Packageutilsversion4.2.0Usageread.table(file,header=FALSE,sep="",quote="\"'",dec=".",numerals=c("allow.loss

ALittleHigh·2024-01-10 15:26

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

请问FasterR-CNN和SSD中为什么用smoothl1loss，和l2有什么区别？给定5个人脸关键点和5个对齐后的点，求怎么变换的？Boundingboxes回归原理/公式

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

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

YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

YOLOV5改进-OptimalTransportAssignment1下载yolov5-7.02复制以下代码进loss.py底部importtorch.nn.functionalasFfromutils.metricsimportbox_ioufromutils.torch_utilsimportde_parallelfromutils.generalimportxywh2xyxyclassCo

啃萝卜包·2024-01-10 11:59

（超详细）YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

话不多说，直接开始1、首先在你的yolov5目录下面的找到loss.py文件如下图：yolov5-master/utils/loss.py2、在loss.py文件最后面加入这段代码，并保存。

我要变胖哇·2024-01-10 11:22

torch.nn.CrossEntropyLoss()

torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean

一壶浊酒..·2024-01-10 10:36

【炼丹神器】wandb实践之sweep超参扫描工具

guides/sweeps/define-sweep-configuration一、四步上手wandb首先，wandb其实类似tensorboard，mindinsight，都是观察训练时的学习率，训练loss

Thomas_Cai·2024-01-10 10:33

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

李沐之权重衰退

假设想让模型的复杂度比较低，就可以增加来满足我的需求坐标轴表示的是w1和w2,黄色圆圈是惩罚项（L2loss

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:23

【Machine Learning】Other Stuff

RobustMachineLearningAttack:PGDmax⁡δ∈ΔLoss(fθ(x+δ),y)\max_{\delta\in\Delta}Loss(f_\theta(x+\delta),y)

YiPeng_Deng·2024-01-10 06:09

The loss converges too quickly. how to solve this problem.

Thereareafewpossiblewaystoaddresstheissueoflossconvergingtooquickly,dependingonthecauseandthedesiredoutcome.Herearesomesuggestions

Wwwilling·2024-01-10 06:33

大创项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像

laafeer·2024-01-10 04:59

高光反射光照模型_Blinn Phong光照模型_03

Blinn-Phong光照模型示意图image.pngm(specular)：物体对于反射光线的衰减系数N：表面法向量H：光入射方向L和视点方向V的中间向量gloss：高光系数Shader"Unlit/

Rayson·2024-01-10 03:01

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失

Snu77·2024-01-09 15:16

语义分割无监督、半监督学习

InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation（ECCV2020）https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战。无监督域适应（UDA）试图解决这一问题。最近的研究表明，自我训练是一种有效的方法。然而，现有的方法很难平衡可伸缩性和

Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

2024你好！

这些强大的模型在文本生成、机器翻译、情感分析等语言任务中展现出卓越的创新能力，而在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉领域，它们更是不断刷新着人类的认知边界。值得一

鲸品堂·2024-01-09 13:24

穆_清·2024-01-09 12:59

09-20201012 感知机3-感知机的前向传播和反向传播

那么这个反向传播的这个loss如果得到呢？在数据训练前我们会有训练数据，我们叫输入值(就是x)，初始值(w,b),预测标签(label)那么用y=wx+b就可以得到预测值y。

野山羊骑士·2024-01-09 06:18

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications

AReviewofMethodsandApplications下载链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdfApplicationApplicationsofgraphneuralnetworks语义分割语义分割是图像理解的关键步骤

是你亮哥哥呀·2024-01-09 00:40

全球首个？L2HC音频编解码标准发布，华为FreeBuds Pro 3首款支持

为了满足用户对无损音质的需求，全球首个统一架构、全码率无线音频编解码标准L2HC于今年9月19日正式发布，这一标准具有超越苹果AAC、索尼LHDC和高通aptXLossless等标准的优势，支持最高传输码率达到

博学的轮船Y·2024-01-08 20:34

语义分割：U-Net、UNet++、U2Net的联系和区别

U-Net、UNet++、U2Net都是基于U-Net网络结构的改进版本，主要用于图像语义分割任务。

xifenglie123321·2024-01-08 19:04

[tf]中的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits会对非标量tensor自动调用reduce_sum，所以下面这么写只是为了可读性更强

loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.train_label,logits=logits)self.loss=tf.reduce_sum

VanJordan·2024-01-08 17:32

DA(语义分割3)Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation来源：CVPR2019作者：YunshengLi，LuYuan，NunoVasconcelos机构：加州大学圣地亚哥分校（UCSanDiego），微软数据集：GTA5和SYNTHIA是原域，Cityscapes是目标域。网络：translationmodel（F）isCycl

西瓜_f1c9·2024-01-08 14:44

点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割（续）

目录CSegNet语义分割模型构建3.1引言3.2偏移注意机制3.3网络主干3.4边缘卷积模块

格图素书·2024-01-08 10:33

微生物群落组装过程（assembly processes）

而中性过程理论假设微生物在类群的丧失（loss）和增

生态笔记·2024-01-08 10:06

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