Focal

Ubuntu20.04 arm64/amd64 离线安装nvidia-docker2

1.在在线的Ubuntu20.04上从Indexoflinux/ubuntu/dists/focal/pool/stable/arm64/下载这个3个文件：containerd.io_1.6.9-1_arm64
wxl781227·2023-08-13 16:00

docker-compose安装mongoDB详细步骤

拉取mongoDB镜像博主用的镜像版本是5.0.10-focaldockerpullmongo:5.0.10-focal启动mongoDB容器docker-compose安装教程：docker-compose
07feng·2023-08-09 08:13

cartographer安装记录(25/11-20)

###注意事项1.用如下命令查询：lsb_release-a我使用的是BXNUC10I7FNH,Ubuntu20.04.1LTS（focal）;2.roscore就会看到自己ros版本，我的是noetic
SayHiyy·2023-08-08 17:58

Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors（CVPR 2022）原理与代码解析

paper：FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectorsofficialimplementation：https://github.com/yzd-v/FGD存在的问题如图1所示，前景区域教师和学生注意力之间的差异非常大，背景区域则相对较小。此外通道注意力的差异也非常明显。作者还设计了实验解耦了蒸馏过程中的前景和背景，结果如表1所示，令人惊讶的是，
00000cj·2023-08-08 16:07

后端开发2.mongdb的集成

使用docker安装安装拉取镜像dockerpullmongo:4.4.14-focal创建容器dockerrun-itd--namemongo-p8036:27017 mongo:4.4.14-focal
月木学长·2023-08-07 22:44

ubuntu20.04.4，apt的国内数据源

mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedebhttps://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focal-updatesmainrestricteduniversemultiversedebhttps
小北很忧伤·2023-08-07 16:00

图像 检测 - RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection (arXiv 2018)

图像检测-RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection-密集目标检测中的焦点损失（arXiv2018）摘要1.引言2.相关工作References声明：此翻译仅为个人学习记录文章信息标题：RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection(arXiv2018)作者：Tsung-YiLin,PriyaGoyal,RossGir
77wpa·2023-08-07 06:18

[Paper Read] General Focal Loss

GeneralFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection目录GeneralFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetectionCode&&PaperBackground&&Motivat
UpCoderXH·2023-08-06 09:49

Ubuntu20.04桌面版安装zabbix

zabbix配置文件$wgethttps://repo.zabbix.com/zabbix/5.0/ubuntu/pool/main/z/zabbix-release/zabbix-release_5.0-1+focal_all.deb
不爱吃苦瓜Q·2023-07-29 22:09

Fastai Focal Loss

这个是防止每次运行的时候结果都差别很大的情况，前提是你使用pytorch来实现你的想法。defseed_everything(seed=42):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)to
深度学习模型优化·2023-07-29 05:15

ubuntu21.04 升级 22.04问题

不要使用系统自带的更新程序，包括图形化界面和命令行采用手工修改apt源文件：首先更新apt源，替换为jammy：sed-i's/focal/jammy/g'/etc/apt/sources.listsed-i's
1670167385·2023-07-28 03:13

20200311

岁月这东西就是要把人变成各种样子的这两天有些开心拿到了focal每天学习虽然运动还没安排上一切井然有序内心也淡然了
苒苒物桦休·2023-07-27 00:17

Ubuntu换源

Ubuntu换源ubuntu版本代号22.04：jammy；20.04：focal；18.04：bionic；16.04：xenial；14.04：trusty。
yuluo_YX·2023-07-26 05:08

NeRF神经辐射场中关于光线从世界坐标系转换为NDC坐标系 Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

defget_ndc_rays(H,W,focal,near,rays_o,rays_d):"""TransformraysfromworldcoordinatetoNDC.NDC:Spacesuchthattheca
出门吃三碗饭·2023-07-24 13:34

FocalLoss解析

49981234对于二分类FocalLoss，代码参考ptorch官方https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.ops.sigmoid_focal_loss.html
qq_41131535·2023-07-18 11:44

ubuntu换镜像源（ubuntu换源）

ubuntu换镜像源（ubuntu换源）文章目录ubuntu换镜像源（ubuntu换源）1.备份镜像源文件2.根据不同ubuntu版本设置不同的镜像源2.1focal版本镜像源2.2bionic版本镜像源
迷路爸爸180·2023-07-17 16:49

Ubuntu正确的换源方式，解决apt安装错误的问题

，各种报错，以为是安装的时候缺少依赖，折腾了半天，才发现是我手欠换源给换的了…回到最开始，换源的时候，忽略还有版本代号一事，如图：众所周知，Ubuntu18.04的版本代号是bionic；20.04是focal
Arcann·2023-07-16 02:24

【深度学习 | 计算机视觉】Focal Loss原理及其实践（含源代码）

参考文献：https://www.jianshu.com/p/437ce8ed0413文章目录一、导读二、FocalLoss原理三、实验对比3.1使用交叉熵损失函数3.2使用FocalLoss损失函数3.3总结一、导读FocalLoss是一个在交叉熵（CE）基础上改进的损失函数，来自ICCV2017的Beststudentpaper—FocalLossforDenseObjectDetection
旅途中的宽~·2023-07-15 13:29

2021-3-13论文学习——SENet，StairNet，Generalized Focal Loss，R3Det，CARAFE

[1]Squeeze-and-ExcitationNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet论文发表于CVPR2018，同时提交于IEEETPAMI2019结构图一个全局avgpooling得到11C的向量，然后通过一个M
practical_sharp·2023-07-15 08:58

前景背景样本不均衡解决方案：Focal Loss,GHM与PISA（附python实现代码）

参考文献：ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview1定义在前景-背景类别不平衡中，背景占有很大比例，而前景的比例过小，这类问题是不可避免的，因为大多数边界框都是由边界标记为背景（即否定）类框匹配和标签模块如图4(a)所示。一般来说，前景背景不均衡现象出现在训练期间，它不依赖于数据集中每个类的样本的个数，因为但对于样本来说，它不包含前景和背景的任何相关信息
笙久拥·2023-07-14 22:17

Ubuntu 20.04 simply install docker

#查看系统版本lsb_release-aOutput：DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu20.04.5LTSRelease:20.04Codename:focal
taotao033·2023-07-14 21:02

常用分类损失CE Loss、Focal Loss及GHMC Loss理解与总结

一、CELoss定义交叉熵损失（Cross-EntropyLoss，CELoss）能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，当两个概率分布越接近时，交叉熵损失越小，表示模型预测结果越准确。公式二分类二分类的CELoss公式如下，其中，：正样本数量，：负样本数量，：真实值，：预测值多分类在计算多分类的CELoss时，首先需要对模型输出结果进行softmax处理。公式如下，其中，：模型输出
chen_zn95·2023-07-14 12:39

Focal Loss损失函数

本文从交叉熵损失函数出发，分析样本不平衡问题，将focalloss与交叉熵损失函数对比，给出focal
ting♡·2023-07-13 22:21

【IoU全总结】GIoU, DIoU, CIoU, EIoU&Focal, αIoU, SIoU,WIoU【基础收藏】

L1Loss，L2Loss，smoothL1lossL1LossL2LossSmoothL1LossIoUGIoU（CVPR2019）DIoU（AAAI2020）CIoU（AAAI2020）EIoU&Focal
Aedream同学·2023-06-20 16:16

目标检测回归损失函数 IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数分析

目标检测回归损失函数IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、FocalEIOU、alphaIOU损失函数分析一、IOULoss2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork》中提出了IOULoss将4个点构成的box看成一个整体做回归。函数特性IOULoss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比，再求负对数，但是在实际使用中我们常常
中科哥哥·2023-06-20 03:31

Focal Loss介绍

目录前言一.FocalLoss二.总结前言  在目标检测算法中，我们会经常遇到FocalLoss这个东西，今天我们就来简单的分下下这个损失。一.FocalLoss  在深度学习训练的时候，在遇到目标类别不平衡时，如果直接计算损失函数，那么最终计算的结果可能会偏向于常见类别，低召回率，模型过拟合等问题。为了应对这个问题，于是引出了FocalLoss。具体来说，FocalLoss引入了一个可调参数γ\
I松风水月·2023-06-16 14:51

改进YOLOv8 | 损失函数篇 | YOLOv8 更换损失函数之 SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU 最全汇总版

文章目录更换方式CIoUDIoUEIoUGIoUSIoUWIoUFocal_CIoUFocal_DIoUFocal_EIoUFocal_GIoUFocal_SIoU提示更换方式第一步：将ultralytics/yolo/utils/metrics.py文件中的bbox_iou替换为如下的代码：class
迪菲赫尔曼·2023-06-16 07:57

ROCK PI S音频开发（一）系统准备

WIFIsudonmclirwifionsudonmclidevwifisudonmclidevwificonnect"SSID"password"PASSWORD" 2、更新源sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitwgetexportDISTRO=focal-stablewget-O-apt.radxa.com
huanghaoAudio·2023-06-14 16:06

Focal Loss与GHM 理解与使用

一、理解5分钟理解FocalLoss与GHM——解决样本不平衡利器https://zhuanlan.zhihu.com/p/80594704二、使用GHM论文理解及实现https://zheng-yuwei.github.io/2019/07/08/13_GHM%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ghm-k
HxShine·2023-06-14 08:30

安装ubuntu20.04问题

应该是网络适配器没有，网卡驱动有问题；分辨率很低解决升级内核sudoaptlist|greplinux-generic*sudoapt-getinstalllinux-generic-hwe-20.04-edge/focal-updates2ubuntu20.0
fanshuaifang·2023-06-13 19:20

W: 冲突的发行版：http://archive.ubuntukylin.com:10006/ubuntukylin focal InRelease (期望 focal 但得到 bionic)

进入系统设置－软件更新－其他软件，找到ubuntukylin的项目，点击编辑，把focal改成bionic。保存后，重新sudoapt-getupdate。
浙江菜哥·2023-04-18 21:50

Focal Loss的理解以及在多分类任务上的使用(Pytorch)

最近在做遥感影像分割，涉及到多个类别，建筑、道路、水体、植被、耕地等等。发现各类别之间占比特别不均衡，会影响最终精度，尝试过使用加权交叉熵，权重计算参考《中值频率平衡:图像分割中计算类别权重的方法》，精度有所提升，但是还是不能满足要求，后来就想试试FocalLoss，发现效果提升明显，这里也从头梳理一下FocalLoss。个人觉的要真正理解FocalLoss，有三个关键点需要清楚，分别对应基础公式
GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

Focal Loss论文解读和调参教程

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文papar地址：ICCV2017OpenAccessRepository在各个主流深度学习框架里基本都有实现，本文会以mmcv里的focalloss实现为例（基于pytorch）简介：本文是何恺明团队ICCV2017的一篇文章，主要针对检测场景类别不均衡导致一阶段算法没有二阶段算法精度高，在CEloss的基础上进行改进，提出
Jumbo星·2023-04-16 19:45

目标检测中Focal loss 损失函数理论和代码（Pytorch）学习笔记分享

相信大家都知道，Focalloss是被应用在Retinanet目标检测中的，也使单阶段（Retinanet）目标检测的效果超过了双阶段（Faster_Rcnn）目标检测。一、在学习之前，首先了解一下正负样本的概念：正样本：就是网络需要去学习的样本，比如我们需要在一张图片上识别汽车，那么汽车就是正样本。负样本：为了让网络泛化性能更强的无关样本。比如我们需要在一张图片上识别汽车，那么图片中的马就是负样
一名不想学习的学渣·2023-04-15 10:33

python损失函数实现_PaddlePaddle实现Focal Loss损失函数

在网上找了一下，有一位博主尝试写了一个，但是没有实现类别平衡。于是我继续了这位博主的工作，添加了类别平衡。在我的数据集上表现的很好。这几天做一个图像分类的项目，每个标签的训练集数量差别很大，分类难易程度差别也很大，于是想用FocalLoss试一下，但是PaddlePaddle的函数库没有实现这个损失函数。FocalLoss的理解可以看这一篇文章。首先看一下使用FocalLoss之前的模型训练效果，
weixin_39892309·2023-04-15 10:32

Focal Loss损失函数

FocalLoss损失函数损失函数损失：在机器学习模型训练中，对于每一个样本的预测值与真实值的差称为损失。损失函数：用来计算损失的函数就是损失函数，是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))来表示。作用：衡量一个模型推理预测的好坏（通过预测值与真实值的差距程度），一般来说，差距越小，损失越小，模型在相应数据集上效果越好。使用：损失函数主要是在模型训练阶段，在每一个batch的训练数据送入模型后，
小 K 同学·2023-04-15 10:59

【三位重建】NeRF原理+代码讲解

基于神经辐射场（NeuralRadianceField）的体素渲染算法3.体素渲染算法4.位置信息编码（Positionalencoding）5.多层级体素采样二、代码讲解1.数据读入2.创建nerf1.计算焦距focal
杀生丸学AI·2023-04-14 04:59

Focal Loss原理及实现

FocalLoss原理及实现1什么是FocalLoss？2什么场景下用FocalLoss？3FocalLoss的原理是什么？为什么能解决样本不平衡问题？3.1交叉熵损失函数binaryloss3.2FocalLoss的改进4FocalLoss的实现4.1导入库4.2切分数据4.3分训练集和测试集4.4FocalLoss+Lightgbm5写在最后6参考资料1什么是FocalLoss？最近工作中，L
写代码的阿呆·2023-04-11 05:05

多标签损失之Hamming Loss（PyTorch和sklearn）、Focal Loss、交叉熵和ASL损失

多标签损失多标签评价指标之HammingLoss多标签评价指标之FocalLoss多标签分类的交叉熵AsymmetricLoss(ASL)损失各个损失函数的计算公式，网上有很多文章了，此处就不一一介绍了。多标签评价指标之HammingLossPyTorch实现的HammingLoss和sklearn实现的HammingLoss代码实现对比importtorchfromsklearn.metrics
进阶媛小吴·2023-04-11 05:33

快速安装PHP8.2套件，看能有多快？

快速安装php8.2套件（ubuntu20.04focal）到底有多快？我这边尝试的结果是总共大约20分钟左右（不含操作系统）。
奔跑的蜗牛.·2023-04-10 20:59

Ubuntu安装redis详细教程

20.04)NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu20.04.1LTSRelease:20.04Codename:focal
iijik55·2023-04-09 04:18

ubuntu 20.04(focal) 阿里云源 配置

阿里云镜像源地址：https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu?spm=a2c6h.13651102.0.0.53322f70TiLYZUChangefile:/etc/apt/sources.listdebhttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-sr
wlianfu·2023-04-04 23:43

ubuntu 禁用桌面 desktop

参考链接https://linuxconfig.org/how-to-disable-enable-gui-on-boot-in-ubuntu-20-04-focal-fossa-linux-desktop
502203305·2023-03-29 20:01

Ubuntu20 QEMU Buildroot

文章目录测试环境QEMULinuxKernelBuildrootRun参考测试环境最新的配最新的,坑才是最少的,环境如下:Ubuntu20.04(focal,5.11.0-41-generic)QEMU
weifengdq·2023-03-22 14:05

Focal Loss：类别不平衡的解决方案

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）FocalLoss：类别不平衡的解决方案在目标检测领域，常常使用交叉熵损失函数来进行训练，然而交叉熵损失函数有一个缺陷，就是难以处理类别不平衡的情况。这个问题在实际应用中
Chaos_Wang_·2023-03-17 07:31

树莓派以及linux ubuntu 上，各种依赖不满足，修复不了：E: Release file for xxx InRelease is not valid yet (invalid for xxx

sudoaptupdate报错：Readingpackagelists…DoneE:Releasefileforhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/dists/focal-updates
别出BUG求求了·2023-03-15 12:45

交叉熵，Focal loss，Dice，iou，TverskyLoss！

文章目录前言一、交叉熵loss二、Focalloss一、Dice损失函数一、IOU损失一、TverskyLoss总结前言在实际训练分割网络任务过程中，损失函数的选择尤为重要。对于语义分割而言，极有可能存在着正负样本不均衡，或者说类别不平衡的问题，因此选择一个合适的损失函数对于模型收敛以及准确预测有着至关重要的作用。一、交叉熵lossM为类别数；yic为示性函数，指出该元素属于哪个类别；pic为预测
萧瑟1997·2023-03-14 11:02

Ubuntu 20.04 安装ros update报错

Therepository'http://mirrors.ustc.edu.cn/ros/ubuntukylinRelease'doesnothaveaReleasefile.Ubuntu20.04是focal
Hello_RoyChen·2023-03-14 04:22

跨数据集联合训练：focal loss的新应用

在目标检测的实际应用场景中,我们经常会遇到类别增多的情况.这时候我们是重新把源数据集中新类别进行标注重新训练模型?还是只用新图片标注新类别,然后训练一个新类别的目标检测模型,在工作时候运行两个目标检测模型?来自于商汤的一篇文章可能用于解决这个问题:Cross-datasetTrainingforClassIncreasingObjectDetection文中提出了跨数据集的训练方法,用于合并多个数
寒夏凉秋·2023-03-09 21:35

AAAI 2019 Oral | 把Cross Entropy梯度分布拉‘平’，就能轻松超越Focal Loss

单阶段物体检测（One-stageObjectDetection）方法在模型训练过程中始终面临着样本分布严重不均衡的问题，来自香港中文大学的研究者们在论文GradientHarmonizedSingle-stageDetector提出了一个新的视角——梯度分布上看待样本数量和难易不均衡。直接把crossentropy产生的gradientdistribution标准化到uniform就可以轻松训练
PaperWeekly·2023-02-28 10:15
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