YOLO损失函数第4页

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则，通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数

2402_85758936·2024-08-28 08:22

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

【机器学习】梯度下降算法

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

de-feedback·2024-08-27 18:50

使用python -m pip install -r requirements.txt安装yolov5出现问题

出现问题：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmatplotlib>=3.3(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformatplotlib>=3.3原因分析：我打开了代理服务器，这时我们使用的清华镜像源就不能使用了解决办法：关闭代理服务器即可。

小白yaa·2024-08-27 16:08

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：

Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

回归分析系列22— 稳健回归

23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重，或者对损失函数进行修正，以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括：M估计：通过改变损失函数，使得它对异常值不敏感。RANSAC：随

技术与健康·2024-08-26 11:20

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息，有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。(2).多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7

小李学AI·2024-08-26 07:27

[数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1893标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-25 23:09

[数据集][目标检测]手钳检测数据集VOC+YOLO格式141张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：141标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-25 23:39

YOLOv8独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y

AI小怪兽·2024-08-25 21:59

基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法，新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点（二）

本文内容：针对基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。

AI小怪兽·2024-08-25 21:57

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

Yolov8：模型部署到安卓端

1.项目准备1.1先安装JDK和Androidstudio（1）JDK下载：官网站：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html同意协议后，下载相应版本的JDK我这里没有下载JDK21版的，下载的是jdk1.8版本，参考文章：AndroidStudio开发环境快速搭建（超详细

爱编码的小陈·2024-08-25 17:04

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

YOLOv9网络框架

#YOLOv9#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple

小远披荆斩棘·2024-08-25 13:40

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

目标检测 | yolov8 原理和介绍

hero_hilog·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面

【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面yolov8可视化界面一、使用gradio进行网页可视化1.gradio介绍2.安装gradio3.gradio+yolov8示例4.创建外部访问链接5.

王尼莫啊·2024-08-25 09:42

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择：权重搜索5.2模型架构：架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

＜数据集＞工具识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers

深度学习lover·2024-08-24 22:37

自学历程15-YOLOv8使用ZED相机检测目标深度信息

前言：ZED相机拍照保存至指定文件夹同时提取图片对应的点云信息，YOLOv8识别目标，获取目标中心点的像素位置，对应到点云信息中获取目标的三维信息。

‖醉生梦死·2024-08-24 21:59

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

[数据集][目标检测]风力发电机叶片损伤检测数据集VOC+YOLO格式5029张8类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5029标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-24 14:48

＜数据集＞遥感船舶识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips

深度学习lover·2024-08-24 07:07

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型

燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

＜数据集＞考场行为识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数

深度学习lover·2024-08-23 18:39

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

[MaixCam]使用心得一：camera、display

该摄像头模组相较于传统的K210、OpenMV有着很明显的优点：更清晰的LCD屏幕、更强大的支持yolo5的算力、更高清的摄像头。

ButterflyBoy0·2024-08-23 05:23

【目标检测/分类数据集】下载地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】电动车电瓶车检测数据集305张VOC+YOLO格式.zip点我下载2【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip点我下载3【目标检测数据集】感冒药品分类检测数据集

熬夜写代码的平头哥·2024-08-23 04:44

[数据集][目标检测]室内积水检测数据集VOC+YOLO格式761张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：761标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-23 03:11

2024年目标检测数据集大合集所有下载地址汇总

序号数据集名称下载地址1远距离小目标仰拍无人机检测数据集VOC+YOLO格式10672张1类别.7z点我下载2电力工地场景下的人头检测数据集VOC+YOLO格式7035张1类别.7z点我下载3塑料纸张垃圾袋检测数据集

FL1623863129·2024-08-23 03:10

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长

双木的木·2024-08-23 00:15

＜数据集＞流水线物件识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：8643张标注数量(xml文件个数)：8643标注数量(txt文件个数)：8643标注类别数：26标注类别名称：['Crankshaft','Centrifugal_body

深度学习lover·2024-08-22 20:54

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。下面是关于混合精度训练的一些解释:1.原理混合精度训练利用了FP16(16位浮点)和FP32(32位浮点)的不同特性。FP16计算速度快,但动态范围和精度较低。FP32则相反,计算速度较慢但动态范围和精度较高。混合精度训练将网络的某些部分(如权重和激活)使

qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘

365JHWZGo·2024-03-26 00:13

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通

MarkHD·2024-03-25 16:35

YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释

⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7

kay_545·2024-03-24 20:39

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

torch报错：[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.

\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5

LightningJie·2024-03-19 07:16

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

Pytorch nn.Module

它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类：Module:所有神经网络模型的基类，用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层，进行线性变换。

霖大侠·2024-03-16 15:53

YOLOv9改进添加可变形注意力机制DAttention

一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址：arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制，允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中，注意力是通过对查询和键向量之间的点

学yolo的小白·2024-03-16 05:06

[数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6004标注数量(xml

FL1623863129·2024-03-15 05:01

图像算法实习生--面经1

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

计算机设计大赛深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳抽烟喝水玩手机) - opencv python

iuerfee·2024-03-14 02:54

[数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2400标注数量(xml

FL1623863129·2024-03-10 09:35

计算机设计大赛深度学习YOLO抽烟行为检测 - python opencv

文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-03-08 06:59

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