Focal

好声音源自黑科技-探寻Focal音箱的专利技术

来自法国的Focal专业音箱有着准确、优异的音响性能，无论在专业领域还是民用Hifi都是有口皆碑。FocalProfessional系列中不同的产品线，可满足从入门监听到广播级专业混音的各种需求。
少壮不努力老大卖乐器·2020-08-23 03:49

仿真相机内参如何给出

playerstage.sourceforge.net/wiki/GazeboProblemResolutionGuidehttps://answers.ros.org/question/12658/how-to-change-gazebo-gui-focal-lengthfov
彩云的笔记·2020-08-22 12:00

Focal loss与RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection

不放过每一个学习的机会，关注微信公众号：AI算法爱好者或扫描二维码：PaperTitle:FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002代码地址1：https://github.com/facebookresearch/Detectron代码地址2：https://github.com/tensorflow
学海无涯子·2020-08-22 03:03

Focal Loss for Dense Object Detection整体介绍及部分细节讲解

目录一、整体总结二、Focalloss原理及推导1.多类别交叉熵2.focalloss推导2.1平衡交叉熵2.2focalloss定义三、类别不平衡和模型初始化四、RetinaNet检测器1.网络结构2.分类子网络3.候选框回归子网络五、论文细节一、整体总结主要是针对类别不平衡设计了初始化和loss函数。初始时将rare类的prior设置的比较低。引入了alpha和gamma参数，分别用于平衡正负
Emma1997·2020-08-17 19:29

Ubuntu 20.04（Focal Fossa）LTS 发布

导读Ubuntu的粉丝们，又到了一年中的Ubuntu即将发布的时候了，我们来看看Ubuntu20.04包含的这些令人期待的特性。Ubuntu20.04（FocalFossa）LTS已于2020年4月23日发布。最初报告主要集中在GNOME的新版本和其他一些美学调整，以及一些额外的性能增强。Ubuntu是市场上用户友好和企业级的桌面Linux发行版之一。所以当然，开发者们不会满足于让他们的第28个版
llawliet0001·2020-08-17 13:59

Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）发布

点击上方的终端研发部，右上角选择“设为星标”每日早10点半，技术文章准时送上公众号后台回复“学习”，获取作者独家秘制精品资料作者：HikariCP原文：https://www.jianshu.com/p/c81edc59546c前言Ubuntu20.04LTS已经发布，代号FocalFossa，这是Ubuntu的第8个长期支持版本，将提供5年支持。桌面、服务器版本和云等版本全线更新，并且一系列Ub
androidstarjack·2020-08-17 11:45

移植Ubuntu Base 20.04 LTS (Focal Fossa)到4412开发板

前言此文填上篇文章【移植Linux-5.4+内核到4412开发板移植】的坑，在前面的文章移植完uboot，内核后，接下来就是文件系统的移植了。博主的其他几篇博文里面也有自己构建根文件系统的教程，那样需要自己交叉编译busybox，各种库等等，对于4412开发板来说，资源完全足够，移植个ubuntu上去他不香吗？这里得感谢下讯为法师的文章-【I.MX6ULL终结者开发板移植ubuntu】，感谢大佬们
Jason416就是我·2020-08-17 11:18

Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）发布

Ubuntu20.04LTS已经发布，代号FocalFossa，这是Ubuntu的第8个长期支持版本，将提供5年支持。桌面、服务器版本和云等版本全线更新，并且一系列Ubuntu衍生系统也更新到20.04，包括Kubuntu、UbuntuBudgie、UbuntuMATE、Lubuntu、UbuntuKylin和Xubuntu。Ubuntu20.04LTS新特性首先是主题变化，Yaru会有一个从亮到
寒冰屋·2020-08-15 07:50

交叉熵/二分类交叉熵及各自对应的focal loss(附pytorch代码)

对于二分类问题，使用softmax或者sigmoid，在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块，从结果上来说应该是没什么区别，但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、在相关比赛项目当中还是可以使用的)。相关知识和代码总结如下。以下主要分为4个部分：交叉熵损失、二分类交叉熵损失、Focalloss及二分类Focalloss1.CE_los
Enjoy_endless·2020-08-13 11:36

focal_loss 多类别和二分类 Pytorch代码实现

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#支持多分类和二分类classFocalLoss(nn.Module):"""ThisisaimplementationofFocalLosswithsmoothlabelcrossentropysupportedwhichisproposedin'Foc
Kingslayer_·2020-08-12 14:26

Retinanet网络解析

最近在做小目标识别的项目,对于数据不平衡的常见解决方案一个就是设置正负样本的比例来进行损失计算.还有一个就是focal_loss损失.请参考何凯文大佬的论文.说道focal_loss就去看看了开源的Retinanet
zh_JNU·2020-08-12 14:46

focal loss个人理解

对于目标定位和分割来讲，严重存在正负样本不匹配现象，导致网络趋向于负样本。如何更好的学习正样本，常见的方法是交叉熵前面加上一定的beta系数。方法一：拿分割任务简单介绍下：设图片大小为256*256，分割目标大小为30*30。则beta_p=256*256/(30*30)=72.8beta_n=256*256/(256*256-900)=1.01拿这两个权重对二分类损失进行加权，代码比较简单就不粘
zh_JNU·2020-08-12 14:46

focal loss

classFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(),gamma=1.5)def__init__(self,loss_fcn,gamma=1.5,alpha=0.25):super(FocalLoss,self).__init__
Alphapeople·2020-08-12 13:41

小嘿嘿之目标检测关键小技术focal loss/DCN/ROI Align/FPN

目标检测小技术Focalloss1.概念2.损失函数形式DeformableConvlolutionalNetworks1.背景问题2.原理与结构3.DeformableRoIPooling4.可变形卷积网络ROIpoolingvsROIAlign1.ROIpooling2.ROIAlignFPN(特征金字塔网络,FeaturePyramidNetworks)1.FPN结构2.FPNwithFas
xyxuyue·2020-08-07 22:28

目标检测MobilenetV2-SSD300 with focal loss流水线

0.背景想学习检测，yolov3很多基于darknet，不是很方便，转向同样轻量级的SSD1.介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/79854543https://zhuanlan.zhihu.com/p/79933177https://zhuanlan.zhihu.com/p/663324521.1数据集本次采用VOC07+12，20类，加上背景21类1.2网络结构原始S
橘子2048·2020-08-07 18:18

Linux下创建(swap)交换分区

lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu20.04LTSRelease:20.04Codename:focal
久远成传说·2020-08-05 19:47

ubuntu 20.04 focal 解决sougou输入法不能用问题(更新)(googlepinyin解决)

之前的一篇文章用ibus解决了中文输入法的问题,在这https://blog.csdn.net/muzhe1024/article/details/105472800但是实在是i难永啊,候选字tam一直是很别扭,sougou目前还没更新,但是让我找到了另一种方法.首先fictx框架还是能用的,卸载了的话就先安装下fictix:或者直接安装googlepinyinsudoaptinstallfcit
muzhe1024·2020-08-04 15:13

Focal loss的pytorch版本实现

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasFtorch.manual_seed(1)EPO
朴素.无恙·2020-08-04 06:22

Focal Loss 论文学习笔记

原论文：《T.-Y.Lin,P.Goyal,R.Girshick,K.He,andP.Doll´ar.Focallossfordenseobjectdetection[C].InICCV,2017.》特意设计了专门的目标检测网络RetinaNet进行实验验证。论文中经过实验得到RetinaNet中损失函数超参数的一对最佳值：γ=2\gamma=2γ=2、α=0.25\alpha=0.25α=0.2
tomeasure·2020-08-03 02:33

样本不权衡&easy和hard样本：Focal loss和Gradient Harmonizing Mechanism

文章目录介绍FocallossGHMGradientHarmonizingMechanismGradientDensity:GHM-CLossUnitRegionApproximation介绍本文主要介绍两个在目标检测中解决正负样本和easy，hard样本不平衡问题的方法，分别是发表在ICCV2017上的FocalLossforDenseObjectDetection和AAAI2019上的Grad
糖葫芦君·2020-08-02 14:14

Focal Loss原理解读以及Pytorch实现

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002FocalLoss这篇文章是HeKaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章，详细的论文地址在上面，这里记录下我学习过程，下面我参考的几篇博客FocalLossFocalLoss论文阅读-FocalLossforDenseObjectDetecti
键盘强者·2020-08-02 14:11

【深度学习】Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡问题

FocalLoss与GHMFocalLossFocalLoss的提出主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意：这有别于正负样本数量不均衡问题）问题。下面以目标检测应用场景来说明。一些one-stage的目标检测器通常会产生很多数量的anchorbox，但是只有极少数是正样本，导致正负样本数量不均衡。这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式。由于在目标检测中，大量的候选目标都是易分样本，这些样本的损失
weixin_30819163·2020-08-02 14:45

目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA

GitHub简书CSDN文章目录1.前言2.OHEM3.FocalLoss3.1CrossEntropy3.2BalancedCrossEntropy3.3FocalLoss3.4模型初始化4.GHM(GradientHarmonizingMechanism)4.1CrossEntropy4.2梯度密度(GradientDensity)4.3UnitRegionApproximation4.4GH
冉茂松·2020-08-02 14:40

[机器学习] focal loss：解决样本不平衡的一种通用方案

文章目录focalloss提出的场景和针对的问题focalloss提出的场景：目标检测focalloss针对的问题：类别不平衡如何处理目标检测下的类别不平衡如何理解目标检测场景下的样本和类别two-stageone-stagefocalloss的算法focalloss的思想focalloss的局限假设的局限适用场景的局限focalloss用于图像分类focalloss可以解决很多场景下classi
Harry嗷·2020-08-02 13:38

焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1focalloss的概述焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而FocalLoss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-02 12:21

焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1focalloss的概述焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而FocalLoss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一
忽逢桃林·2020-08-01 19:00

焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1focalloss的概述焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而FocalLoss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:29

Focal Loss损失函数详解

FocalLoss损失函数是何凯明大神在RetinaNet网络中提出的，解决了one-stage目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习的问题，下面我们来详细理解一下该函数。背景什么是正负样本极不平衡？目标检测算法为了定位目标会生成大量的anchorbox，而一幅图中目标(正样本)个数很少，大量的anchorbox处于背景区域(负样本)，这就导致了正负样本极不平衡two-stage为什么可以避免
追逐AI的蜗牛·2020-07-30 16:49

正负样本数不均衡——Focal Loss

公式1，CrossEntropyLoss；公式2，使用一个新的变量代替；公式3，引入参数，可以用作调节样本数量的权重，更大的赋予样本数量少的类别更大的权重；让损失函数不受样本数量过多的类别影响；公式4，引入参数，可以用作调节样本难易的权重，更大的可以拉开困难样本与容易样本之间的权重距离；让损失函数关注更多困难样本的损失；公式5，FocalLoss的表达式，既考虑样本数量，又考虑样本难易程度；总结：
Neil_YoungHY·2020-07-30 09:45

Ubuntu替换国内镜像源

lsb_release-a替换apt源步骤cd/etc/apt/sudomvsources.listsources.list.baksudogeditsources.list如系统为ubuntu20.04代号focal
ChunKai93·2020-07-29 04:35

Ubuntu 18.04使用pytorch跑SSD+Mobilenet V2

visdompip3installvisdompython3-mvisdom.server下载代码gitclonehttps://github.com/ZhongyuanW/SSD_mobilenetv2-with-Focal-loss
EdwardThomasHenry·2020-07-28 13:13

如何去除相机畸变

假设小伙伴们对相机的内参比较熟悉的情况下，可以快速理解，如有疑问，可先移步内外参链接：还没写，度娘都有的第一步：将图像坐标系坐标转换到摄像机坐标系坐标，根据内参模型，有：X[i]=(x[i]-principal[0])/focal
键盘上的猿·2020-07-28 04:42

docker：ubuntu18.04 配置phalcon3.4环境

:80-v~/data/vhost/:/var/www--namemyubuntu18.04ubuntu:18.04/bin/bash二、添加阿里源（ubuntu18.04:bionic;20.04:focal
wx5f18e5abdd931·2020-07-23 09:02

目标检测无痛涨点：大白话 Generalized Focal Loss

本文转载自知乎，已获作者授权转载。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786解读论文：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上，调整框本
我爱计算机视觉·2020-07-13 08:42

focal loss

deffocal_loss(prediction,target,weights=None,alpha=0.22,gamma=2):"""Computefocallossforpredictions.Multi-labelsFocallossformula:FL=-alpha*(z-p)^gamma*log(p)-(1-alpha)*p^gamma*log(1-p),whichalpha=0.25,
zwwhsxq·2020-07-12 20:57

【目标检测算法】RetinaNet学习笔记/实现Focal Loss

主要是由focusloss+FPN结构，是onestage的检测算法。objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RFCN这样需要regionproposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的分辨率等方式达
littlemichelle·2020-07-12 07:58

目标检测4: retinanet网络focal loss分析，网络结构原理

个人理解错误难免，推荐看原文(https://arxiv.org/abs/1708.02002)作者首先提出了一个问题：在目标检测中，onestage效果较差于twostage的主要原因是：onestage在训练时样本比例不均衡(比如上面的yolov3，在训练时要生成3*13*13+3*26*26+3*52*52=10647个box，但这些box中真正有物体的也就几个，其他都是背景，这样导致背景太
ming.zhang·2020-07-12 01:58

目标检测之RetinaNet(Focal Loss)

一、目标检测之RetinaNet(FocalLoss)FocalLossforDenseObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002论文翻译：https://blog.csdn.net/PPLLO_o/article/details/88952923论文详解：https://blog.csdn.net/JNingWei/article/d
thisiszdy·2020-07-12 00:32

轻松拥有杜比全景声，法国峰凯迷你全景声套装

这里面就有法国的Focal。
发烧老猫·2020-07-11 22:00

点云库PCL——点云转换为深度图

(constPointCloudType&point_cloud,intdi_width,intdi_height,floatdi_center_x,floatdi_center_y,floatdi_focal_length_x
图灵小眼睛·2020-07-10 15:37

Focal Loss 函数用于密集对象检测

为了达到这个目的，我们把训练阶段的类别不平衡性视为一阶目标检测系统精度的瓶颈，并提出了了解决这个瓶颈的全新的损失函数。在此基础上，我们设计了一个名为RetinaNet的一阶目标检测模型。FocalLoss2.1Crossentropy二分类问题中loss的定义如下：上式中代表样本属于1的概率。y代表标签。为了表示方便，我们定义如下：CEloss如下图中的蓝色曲线所示，这个loss的一个显著特征是，
Promise_魅眸·2020-07-10 14:55

Focal length calibration from two views: method and analysis of singular cases

下面是程序的代码，仿真数据读者可以自己生成，注意第一个摄像机要与世界坐标重合，拍摄两幅图像时除焦距外其他内参数已知，且焦距固定。main.m文件clcclear%标定摄像机的焦距大小%摄像机模型为：%K=[%t*f,0,u0;%0,f,v0;%0,0,1%];%参考文献：%[1]P.Sturm,Z.L.Cheng,P.C.Y.Chen,A.N.Poo,《Focallengthcalibration
3dvision-running·2020-07-10 12:59

Focal Loss理解

1.总述Focalloss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越
何进哥哥·2020-07-09 16:33

focal loss

objectdetection按其流程来说，一般分为两大类。一类是twostagedetector(如非常经典的FasterR-CNN)，另一类则是onestagedetector(如SSD、YOLO系列)。虽然onestagedetector检测速度可以完爆twostage，但是mAP却干不过twostage。So，Why？theReasonis：ClassImbalance(正负样本不平衡)o
zbzckaiA·2020-07-09 04:49

robotics专项课程Perception Assignment 1：Dolly Zoom(滑动变焦)

function[f]=compute_focal_length(d_ref,f_ref,pos)%%Computecamerafocallengthwithgivencameraposition.
wandaxiao66·2020-07-09 01:14

将focal loss添加到你的网络框架当中（caffe 版本）

1.https://github.com/Longqi-S/Focal-Loss下载focal-loss-master.zip2.解压focal-loss-master.zip，得到softmax_focal_loss_layer.cpp
xiaovv66·2020-07-08 12:21

物体检测之损失函数：标准交叉熵损失、平衡交叉熵损失、 Focal Loss

1.标准交叉熵损失标准的交叉熵（CrossEntropy，CE）函数，其形式如下所示。公式中，p代表样本在该类别的预测概率，y代表样本标签。可以看出，当标签为1时，p越接近1，则损失越小；标签为0时p越接近0，则损失越小，符合优化的方向。标准的交叉熵中所有样本的权重都是相同的，因此如果正、负样本不均衡，大量简单的负样本会占据主导地位，少量的难样本与正样本会起不到作用，导致精度变差。为了方便表示，按
蜡笔小新灬·2020-07-08 02:50

【论文笔记】：Focal Loss for Dense Object Detection

&Title:FocalLossforDenseObjectDetection&SummaryRetinaNet是目前目标检测最为优秀的方法之一，在COCO数据集上达到了单个模型的stateofart的效果,由KaimingHe团队所作。作者发现导致one-stage算法性能劣于two-stage算法的主要原因是regionproposal时前景和背景的类别不平衡，为了解决这个问题，提出了关键大招
Activewaste·2020-07-08 01:15

解决unbunt 19.10系统E: Could not get lock /var/lib/apt/lists/lock.问题

出现无法对目录/var/lib/apt/lists/加锁问题正在读取软件包列表…完成E:Couldnotgetlock/var/lib/apt/lists/lock.Itisheldbyprocess10207(focal
No later·2020-07-07 15:19

Unity 2018.2.14 Physical Camera中Focal Length和Field of View的关系

最近将Unity编辑器升为2018.2.14版，发现Camera组件多了一个PhysicalCamera选项，勾选之后如下图所示：于是研究了一下FocalLength(焦距)和Fieldofview之间的关系，我的收获如下：Unity中的FOV（FieldofView）:Unity中的PhysicalCamera：于是得出在PhysicalCamera中计算FOV的方法为：总结一下就是：已知条件：
灵宝儿·2020-07-07 13:31
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