Smooth

softmax（三）：softmax交叉熵的缺点

还是废话不说，直接上峰神的链接Softmax理解之Smooth程度控制softmax交叉熵我们经常使用，但是为啥有的任务，用softmax交叉熵效果很好，有的任务用效果却不怎么样。
仙女修炼史·2023-01-18 03:23

softmax（二）：softmax交叉熵不是真正的目标函数

从最优化的角度看待Softmax损失函数Softmax理解之Smooth程度控制一、优化的目标函数做分类的都知道，softmax交叉熵，是常用的分类损失函数，那么，它是怎么来的呢？
仙女修炼史·2023-01-18 03:22

从零复现PyTorch版（1）

与行人车辆检测实战）（1）1.项目介绍基于Pytorch的Yolov4代码更改支持训练异常中断时的从上次的epoch恢复构建和darknet相同的损失函数，不借助torch直接手写损失增加label_smooth
鹿衔草啊·2023-01-15 15:37

YOLO v3 有了PaddlePaddle 预训练模型

PaddlePaddle的YOLOv3实现，参考了论文【BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks】，增加了mixup，label_smooth
飞桨PaddlePaddle·2023-01-14 09:16

csapp——perflab解题报告

csapp——perflab解题报告需求分析：需要优化的函数有两个rotate和smooth,CPE值越低越好，mean综合评分越高越好基本的程序优化方法：避免循环内部的乘(除)法以及冗余计算避免循环内部有过多依赖和跳转
会飞的晨风君·2023-01-14 09:12

python实现matlab的smooth函数

输入num为奇数，若输入的为偶数，则会减一，与matlab相同。defsmooth(x,num):ifnum//2==0:#偶数转奇数num-=1length=len(x)y=np.zeros(length)N=(num-1)/2foriinrange(0,length):cont_0=icont_end=length-i-1ifcont_0inrange(0,int(N))orcont_endi
南笙ღ·2023-01-13 04:08

3ddfa v2 实测 笔记

目录2d人脸关键点opencv演示代码，不带smooth：emoca3d生成官方开源代码相关学习笔记：
AI视觉网奇·2023-01-12 16:48

渲染点

includevoidmyDisplay(void){glClearColor(1.0f,1.0f,1.0f,0.0f);glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);glEnable(GL_POINT_SMOOTH
weixin_33720452·2023-01-11 13:55

matlab ols hac,R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

a+geom_smooth(col="red",method="lm")+这就是“直线方程式”。
weixin_39675513·2023-01-07 09:34

[Vue.js]简易输入框测试

Title加入列表helloworld{{goal}}*{padding:0;margin:0;}html{scroll-behavior:smooth;}body{}"usestrict";//letinput
雕雀桑·2023-01-07 08:31

L1、L2、Smooth L1损失函数

L1、L2、SmoothL1L1L2SmoothL1L1L1也就是平均绝对误差MeanAbsoluteError（MAE）优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解。缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解，可能得不到全局最优解。L2L2也就是常说的均方误差MeanSquareError（MSE）优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解。缺点
liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

神经网络常见的损失函数

回归任务的损失函数Smooth上面2中损失函数的结合，使用最多网络会根据损失函数更新网络参数权重，来训练网络模型，对神经网络进行优化。
LiLi_code·2023-01-03 01:59

Faster RCNN网络源码解读（Ⅷ） --- RPN网络代码解析（下）RegionProposalNetwork类解析

正向传播过程forward接着上篇博客的2.1.2节2.1.2assign_targets_to_anchors2.1.3det_utils.Matcher传入参数2.1.4compute_loss2.1.5smooth_l1
Courage2022·2023-01-02 07:58

Vue3 toRef/toRefs解析与使用

通俗的来说就是可以拆分对象,来进行原生js的解构赋值操作constline_echarts=reactive({//实例化echarts图表近三十天每天数据series2:[{data:[],type:'line',smooth
自由人686·2022-12-31 20:40

COMBINING LABEL PROPAGATION AND SIMPLE MODELS OUT-PERFORMS GRAPH NEURAL NETWORKS（Correct&Smooth）阅读笔记

文章目录链接一、摘要二、引言三、“修正和平滑"模型四、转导式节点分类实验四、总结总结红色部分为个人的一些解读，不足之处请多多指点！链接论文题目：结合标签传播和简单模型的超性能图形神经网络（FDiff-scale）（2021ICLR）论文链接：2010.13993.pdf(arxiv.org)代码链接：GitHub-CUAI/CorrectAndSmooth:[ICLR2021]CombiningL
刘大彪·2022-12-30 03:38

pytorch gradCAM 热力图 特征可视化 guid，权重的计算过程，github 地址，可视化地址

CAM)图2、Pytorch版本cam图经过resnet50网络，直接可用的显示代码https://github.com/utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations#smooth-gradpytorch
贝猫说python·2022-12-29 11:23

MATLAB 函数或变量 ‘smooth‘ 无法识别，无法调用系统函数

在使用MATLAB平滑函数时，报错无法识别smooth,同时也会报错参数不对，查看代码是没有问题的，搜索发现是安装系统时没有安装相关的工具箱，在帮助网站https://ww2.mathworks.cn/
小小龙lon·2022-12-28 14:53

星火计划学习笔记——参考线平滑算法解析及实现（以U型弯道场景仿真调试为例）

数据结构1.5ReferencePoint数据结构1.6参考线处理流程1.7参考线生成2.参考线平滑算法2.1参考线平滑算法总览2.2参考线平滑算法流程2.2.1设置中间点anchorpoints2.2.2Smooth
yuan〇·2022-12-22 15:33

3d图像重构matlab,matlab图像的三维重建

matlab图像的三维重建，通过cat函数创造多维矩阵，smooth拟合处理，iso提取等值面，最终获得三维重建图像。
weixin_39601794·2022-12-22 12:54

VBM计算操作过程记录

4.计算smooth。在每个被试的mri文件夹下（在步骤2生成的）生成一个smwp1开头的文件。5.计算Specify2nd-level。6.计算Estimate。7.计算Result
伏城无嗔·2022-12-20 07:03

数字几何处理（2020-05-09）

Remeshing主要内容：1）Remeshing，Isotropicremeshing，通过split、collapse、flip、smooth、project操作进行remeshing，调整顶点位置等
圈圈`·2022-12-19 12:56

dice和iou

Dice损失:DiceLossDiceLoss和DiceCofficient之间的关系：DiceLoss=1-DiceCofficient所以：2.实际的例子3.代码实现：在实现的时候，往往会加上一个smooth
Pr Young·2022-12-17 13:06

Opencv学习笔记(2)——模糊处理与形态学基本操作

Opencv学习笔记(2)——模糊处理与形态学基本操作在本节我将为大家介绍Opencv的模糊处理与形态学基本操作一.模糊图像1.模糊原理1.Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一。
僚机武士·2022-12-17 09:33

VTK 中平滑 Mesh 的方法 - vtkWindowedSincPolyDataFilter

Mesh的方法，其中比较有效的方法是：vtkWindowedSincPolyDataFilter2.代码：输入的是STL格式的Meshimportvtkdefsmooth_mesh(mesh_path,smooth_factor
comedate·2022-12-16 12:42

make_interp_spline(x, y[1:151])(x_smooth) ValueError: x and y are incompatible.

,line193,intest(name,B)File"E:/ProgramFiles/PyCharm2019.2/GraduationDesign/LSTM.py",line180,intesty_smooth
Cyril_KI·2022-12-16 04:28

Tensorflow pytorch及paddle交叉熵损失函数类标签及label smooth配置方法

交叉熵损失函数类标签及labelsmooth配置方法1无classweight无labelsmooth1.1pytorch输出1.2paddle输出1.3tensorflow输出2有labelsmooth没有classweight2.1pytorch输出2.1paddle输出2.3tensorflow输出3有classweight无labelsmooth3.1pytorch输出3.2paddle输
牛andmore牛·2022-12-13 09:44

求助RCS限制性立方样条的问题？

若因变量为连续性变量，是使用up主的这个语句：ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",formula=y~rcs(x,4),
ZuuiYYa·2022-12-13 00:17

为什么Faster-rcnn、SSD中使用Smooth L1 Loss 而不用Smooth L2 Loss

知乎上的一篇文章说的很详细：https://www.zhihu.com/question/58200555这个必须看：目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss首先看L1loss和L2loss定义：写成差的形式，f(x)为预测值，Y为groudtruth对于L2Loss：当x增大时L2损失对x的导数也增大。这就导致训练初期，预测值与groudtruth
ytusdc·2022-12-11 00:14

梳理L1、L2与Smooth L1

关于L1、L2的范数、损失函数和正则化，之前一直混淆这几个概念，故对这几天看过的资料进行了学习总结。范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。首先以L2范数为例对范数做一个简单的说明：L2范数:假设XXX是n维的特征X=(x1,x2,x3,…,x
柴布奇诺·2022-12-11 00:42

目标检测回归损失函数——L1、L2、smooth L1

一、L1Loss1.函数特性L1Loss也称为平均绝对值误差（MAE），是指模型预测值f(x)和真实值y之间绝对差值的平均值，公式如下：其中和分别表示第个样本的预测值及相应真实值，为样本的个数。曲线分布如下：L1损失函数的导数是常量，有着稳定的梯度，所以不会有梯度爆炸的问题。对于离群点造成的惩罚是固定的，不会被放大。2.存在的问题MAE函数虽然连续，但是在0处不可导。而且MAE的导数为常数，所以在
思绪零乱成海·2022-12-08 21:15

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

一、L1、L2正则化当样本特征很多，而样本数相对较少时，学习过程很容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，可以对损失函数加入正则化项。正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。给定数据集D={（x1，y1），（x2，y2），...，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。我们考虑最简单的线性回归模型，以平方误差为损失函数，那么优化目标为：①令p=1，即采用L1范数：其中正则化参数λ>
一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

[计算机视觉]-MSE、MEA、L1、L2、smooth L1解释及优缺点

MAE损失函数MAE=∑i=1n∣yi−yip1∣nMAE=\frac{\sum_{i=1}^{n}\midy_{i}-y_{i}^{p_{1}}\mid}{n}MAE=n∑i=1n∣yi−yip1∣以分类问题举例。对于上式中，yiy_{i}yi代表真实值，yipy_{i}^{p}yip代表预测值。下面是一个MAE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（
orangezs·2022-12-08 21:39

回归损失函数1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html
LEELOVESTUDY·2022-12-08 21:08

L1, L2, smooth_L1 Loss函数python实现

L1,L2,smooth_L1函数python实现L1lossdefL1(y_gt,y_pre):loss=np.sum(np.abs(y_gt-y_pre))print(loss)#画图x=np.arange
田小草呀·2022-12-08 21:35

Wing Loss 论文阅读笔记

WingLossforRobustFacialLandmarkLocalisationwithConvolutionalNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06753一、ProblemStatement对于人脸关键点检测，作者对比了L1,L2，Smooth-L1Loss
Tianchao龙虾·2022-12-07 19:46

【OpenCV学习】第5课:图像模糊（均值滤波，高斯滤波）

参考文章链接:https://blog.csdn.net/qq_30460949/article/details/121990114仅自学做笔记用,后续有错误会更改理论1.Smooth/blur是图像处理中最简单和常用的操作之一
姚书生·2022-12-06 13:51

非线性优化求解器IPOPT

Apollo规划模块中占据了重要的地位Apollo中OSQP和IPOPT的应用：OSQPIPOPT参考线：discrete_points_smoother（FemPosSmooth）参考线：qp_spline_smooth
牛仔很忙^·2022-12-05 23:20

CGAL 点云双边滤波

1、主要函数头文件#include函数doubleCGAL::bilateral_smooth_point_set(PointRange&points,unsignedintk,constNamedParameters
点云侠·2022-12-02 19:14

Halcon各类常用（重要）算子

Halcon各类算子Halcon各类算子Halcon各类算子binary_threshold(Image,Foreground,‘smooth_histo’,‘light’,UsedThreshold)
*Major*·2022-12-02 19:27

xgboost python分类_xgboost 毒蘑菇mushroom数据集分类

cap-shape:bell=b,conical=c,convex=x,flat=f,knobbed=k,sunken=s2.cap-surface:fibrous=f,grooves=g,scaly=y,smooth
weixin_39734987·2022-12-01 13:54

【Smooth Exploration for Robotic Reinforcement Learning-平滑探索】

sim2real系列文章提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加提示：写完文章后，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sim2real系列文章摘要一、Introduction二、Background2.1动作或者策略参数空间的探索2.2状态依赖的探索三、广义状态依赖探索四、实验4.1、平滑和性能的对比4.2、和原始SDE的对比4.3控制机器人A实验设定实验
D_JQ·2022-11-30 13:53

Fater-RCNN

个建议窗口；(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积featuremap上；(5)通过RoIpooling层使每个RoI生成固定尺寸的featuremap；(6)利用SoftmaxLoss(探测分类概率)和Smooth
郝源·2022-11-28 00:19

能使曲线变平滑的一维滤波器_图像平滑处理（滤波）-转

1、图像平滑(smooth)也称为“模糊处理”，最常见的smooth的用法是减少图像上的噪声或者失真。2、图像滤波什么是图像滤波呢？就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。
weixin_39594457·2022-11-25 14:32

smooth_contours_xld:轮廓平滑

smooth_contours_xld:轮廓平滑read_image(Image,'printer_chip/printer_chip_01')threshold(Image,Region,128,255
*Major*·2022-11-25 11:29

图像处理-基于图像梯度L0范数最小化(L0smooth)的保护边缘平滑滤波

算法程序备注：(1)下面是对一幅自然图像进行处理的结果：可以看到图像有非常明显的变化，图像分成了一块一块，这是图像平滑后的结果，因为保护了边界，因此明显的边界仍然存在，但是不可避免的细节部分被磨平，这是平滑处理的导致的结果，当然如果将参数λ调低的话，会出现更多的细节，但是这里为了更好地展示平滑的效果，因此将参数λ调的比较高，梯度个数被限制在比较少的数个数，因此图像非常的平滑(2)从局部以及全局看图
GaryinDeep·2022-11-25 04:57

base model第七弹：pytorch使用warm up、consine learning rate、label smooth、apex混合精度训练、梯度累加

文章目录warmup与consinelearningratelabelsmoothapex混合精度训练梯度累加所有代码已上传到本人githubrepository：https://github.com/zgcr/pytorch-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training如果觉得有用，请点个star哟！下列代码均在pytorch1.4版本中测试过，确认正确无误。warmup与c
一骑走烟尘·2022-11-24 01:31

echarts 折线图面积区域渐变

效果图核心代码series:[{name:"概况1",type:"line",smooth:true,//平滑显示//lineStyle:{width:0},showSymbol:false,//隐藏节点
UserGuan·2022-11-23 09:43

Re1：读论文 C&S (Correct and Smooth) Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Ne

CombiningLabelPropagationandSimpleModelsOut-performsGraphNeuralNetworks文章目录1.模型构造思路2.Notation和模型介绍2.1notation2.2模型介绍2.2.1Predictor2.2.2Correct阶段2.2.3Smooth
诸神缄默不语·2022-11-23 07:54

图机器学习——4.3 节点分类：Correct & Smooth （C&S）

Correct&Smooth（C&S）1）方法介绍如今，图神经网络（GNN）是图学习方面的主要技术，在很多图结构相关的预测任务上取得了最顶尖的成绩，但在节点分类任务上，Correct&Smooth（C&
Kanny广小隶·2022-11-23 03:42

CS224W 05-信息传递 message passing and node classification 学习笔记

目录一、RelationClassification二、IterativeClassification三、CollectiveClassification：Correct&Smooth矫正与光滑1、TrainBasePredictor2
hgbjb^^·2022-11-23 03:29
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