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【YOLO系列】yolo V1 ，V3，V5，V8 解释

YOLOv1损失函数LOSSyoloV3yoloV5yoloV8视频来源：https://www.bilibili.com/video/BV13K411t7Zs/AI视频小助理一、YOLO系列的目标检测算法

联系丝信·2023-12-30 18:57

PyTorch模型进阶技巧

PyTorch模型进阶技巧1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了许多常用的损失函数，如：MSELoss、L1Loss、BCELoss等，但是随着深度学习的发展或研究的需求，需要提出一些新的损失函数

includeSteven·2023-12-30 12:37

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

损失函数：选择适合任务的损失函数，如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可

weixin_44616020·2023-12-30 12:07

机器学习 --- 线性回归

utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict(ndarray):预测值y_test(ndarray):真实值ouput:mse(float):mse损失函数值

*Crystal·2023-12-30 10:46

神经网络分类与回归任务

损失函数：分类任务常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy），回归任务可以使用均方误差（MSE）等。优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?

路过的风666·2023-12-30 01:29

DPO讲解

DPO是斯坦福团队基于PPO推导出的优化算法，去掉了RW训练和RL环节，只需要加载一个推理模型和一个训练模型，直接在偏好数据上进行训练即可：损失函数如下：LDPO(πθ;πref)=−E(x,yw,yl

transformer_WSZ·2023-12-29 17:45

感知机

为了求这个超平面需要用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。

将_4c15·2023-12-29 15:15

【论文简述】Occlusion-Aware Depth Estimation with Adaptive Normal Constraints（ECCV 2020）

发表期刊：ECCV4.关键词：多视图深度估计，法线约束，遮挡感知策略，深度学习5.探索动机：现有深度学习方法大多未能保留突出的特征3D形状，如拐角，锋利的边缘和面，因为它们只使用深度进行监督，因此它们的损失函数不是用来保存这些结构的

华科附小第一名·2023-12-29 15:35

搭建简单的GPT聊天机器人

目录第一步进行语料库读取、文本预处理，完成data_utls.py第二步进行Seq2Seq模型的构建，完成Seq2Seq.py第三步进行模型参数设置、加载词典和数据、数据准备、GPU设置、构建优化器和损失函数

挽风起苍岚·2023-12-29 14:38

什么是GPT

1、损失函数就是预测下一个词2、所有下游任务都需要微调（再训练）3、gpt1是decoder，解码器二、gpt-2（开源）1、zero-shot（不做任何训练）在这开始耍起来了，下游任务不训练，不微调2

快乐apple家·2023-12-29 13:46

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

深入理解人工智能的基石一、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

机器学习中常用的矩阵公式

要得到f的参数，需要定义一个损失函数，来判断预测值与实际值y之间的接近程度。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性：速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的

学海一叶·2023-12-29 10:50

【深度学习】各领域常用的损失函数汇总（2024最新版）

目录1、L1损失、平均绝对误差（L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）2、L2损失、均方误差（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）3、交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）4、混合损失（CombinedLosses）5、DiceLoss或IoULoss6、对抗损失（AdversarialLoss）7、对比损失（ContrastiveLoss）/三重

daphne odera�·2023-12-29 06:56

【深度学习】基于 PyTorch 如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）

作者丨小可乐大魔王@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530编辑丨极市平台本文总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关

风度78·2023-12-29 04:50

目标检测损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU原理及Pytorch实现

前言损失函数是用来评价模型的预测值和真实值一致程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。

AI追随者·2023-12-29 01:20

【Digest】YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

目标检测之YOLO算法：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,TinyYOLO,YOLOv4,YOLOv5,YOLObile

gikod·2023-12-28 18:04

【Digest】目标检测之YOLOv2 算法-YOLO9000: Better, Faster, Stronger

1.前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242相关代码：https://github.com/yjh0410/yolov2-yolov3_PyTorch该论文使用一种新颖的多尺度训练方法

gikod·2023-12-28 18:04

【机器学习】深度学习

深度学习的底层原理1、以图像分类任务为例讲解深度学习的原理2、权重参数的含义（单隐层）⭐⭐⭐3、权重参数的含义（多隐层）⭐⭐⭐（1）第一层权重矩阵（网络）（2）第二层权重矩阵（网络）（3）第三层权重矩阵（网络）4、损失函数的引入

theSerein·2023-12-28 15:27

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN的训练过程非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）损失函数训练过程测试过程总结前言前文提到了目标检测

学海一叶·2023-12-28 14:10

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差，这时损失函数可以加入正则化项

小T数据站·2023-12-28 11:28

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

这里，我们使用的计算机视觉领域的经典数据集：CIFAR-10数据集，网络为ResNet18模型，损失函数为交叉熵损失，优化器为Ada

Simon52314·2023-12-28 10:37

基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（二）

上篇文章介绍了如何搭建深度学习环境，在Ubuntu18.04TLS上搭建起了CUDA：9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu1.9的训练环境。本篇文章将介绍如何制作自己的数据集，并训练模型。本文训练数据集包括从VOC数据集中提取出6095张人体图片，以及使用LabelImg工具标注的200张python爬虫程序获取的人体图片作为补充。一、爬取人体图片并标记#coding=utf-8

凌乱533·2023-12-28 06:56

深度学习中的收敛是什么意思？

具体来说，这通常涉及以下几个方面：1.损失函数的减少深度学习模型的训练通常涉及最小化一个称为损失函数（或代价函数）的量。这个函数衡量的是模型预测与真实数据之间的差异。

CA&AI-drugdesign·2023-12-28 05:58

jetson-nano项目：使用csi摄像头运行yolov3-tiny demo

jetson-nano项目：使用csi摄像头运行yolov3-tinydemo前言Step1:安装GStreamerStep2:配置GStreamer管道Step3:效果展示前言首先jetson-nano

泡利矩阵·2023-12-28 01:47

jetson nano tx2 调用csi摄像头（解决摄像头蓝屏问题）

/darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov3-tiny.cfgyolov3-tiny.weights"nvarguscamerasrc!

放羊Wa·2023-12-28 01:47

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法之所以能够训练神经网络，是因为它基于梯度下降的思想，通过最小化损失函数来优化网络参数。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

2. 回归树

如何构建回归树2.1树的深度如何决定2.1.1第一种（确定叶子节点个数或者树的深度）2.1.2第二种（子节点所包含样本数）2.1.3第三种（给定精度）2.2划分的节点如何选取2.3叶子节点代表的值Cm如何决定3.损失函数

还是那个同伟伟·2023-12-27 18:07

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数

对许·2023-12-27 14:38

使用自监督对比学习模型SimCLR完成图像分类任务：pytorch代码详解

文章目录一、定义有监督和无监督部分网络结构和损失函数1.1任务分解1.2代码1.3代码详解1.3.1SimCLRStage11.3.2SimCLRStage21.3.3lossfunction二、配置文件

好喜欢吃红柚子·2023-12-27 13:11

python读取csv数据

目录背景1.读取csv文件2.判断文件是否存在3.打印当前时间4.生成随机指定维度指定范围的tensor5.pytorch计算欧氏距离，曼哈顿距离6.pytorch18种损失函数7.对一个tensor做行标准化

snake_seeker·2023-12-27 12:41

目标检测 pytorch复现CenterNet目标检测项目

详细实现原理4.1、heatmap(热力图)理解和生成4.1.1heatmap生成4.1.2heatmap高斯函数半径的确定4.1.3CenterNet中生成高斯核的部分代码进行解析：5、预处理数据增强6、损失函数

郭庆汝·2023-12-27 12:39

rasa框架意图分类embedding算法

算法模型intent_classifier_tensorflow_embedding点击此处获取算法代码算法框架算法框架算法思想把训练样本和意图编码到同一个向量空间，设计损失函数，使得样本与真实意图更相近

233彭于晏·2023-12-27 11:28

目标检测之序章-类别、必读论文和算法对比（实时更新）

Transformer的方法二、必读文献三、算法对比1.总体描述-精度和速度2.目标检测数据集3.精度对比MetaAI收集的SOTA的模型榜单《ObjectDetectionin20Years:ASurvey，2023》Yolov3

学海一叶·2023-12-27 06:32

互联网加竞赛 YOLOv7 目标检测网络解读

从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、

Mr.D学长·2023-12-26 16:04

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

Optimizers优化器（Optimizer）是深度学习中用于更新模型参数的一种方法，它的目标是最小化损失函数。在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。

缘起性空、·2023-12-26 12:30

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

目标函数，优化器，损失函数1.目标函数的概念2.优化器的概念3.损失函数的概念总结1.目标函数的概念目标函数是深度学习的心脏，它是模型训练的引擎。

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

梯度提升算法的核心思想是利用损失函数的负梯度作为残差的近似值，然后用一个基学习器拟合这个残差，再将其加到之前的模型上，从而不断地减小损失函数的值。

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

TensorFlow 模型中的回调函数与损失函数

回调函数tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。同样地，针对model.evaluate或者model.predict也可以指定callbacks参数，用于控制

人工智能小豪·2023-12-26 07:26

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2023-12-26 02:06

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼

本篇主要是第二周课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。

北冥丶有鱼·2023-12-25 19:24

超维空间S2无人机使用说明书——51、使用yolov8进行目标跟踪

引言：为了提高yolo识别的质量，提高了yolo的版本，改用yolov8进行物体识别，同时系统兼容了低版本的yolo，包括基于C++的yolov3和yolov4，以及yolov7。

ROS机器人学习与交流·2023-12-25 13:21

【YOLO系列】YOLOv3代码详解(四)：模型脚本model.py

本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。若文中内容有误，希望大家批评指正。

江湖小张·2023-12-25 12:07

RIS 系列 Mask Grounding for Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

ArchitectureDesignforRISLossDesignforRISMaskedLanguageModeling四、方法4.1结构4.2MaskGrounding讨论4.3跨模态对齐模块4.4跨模态对齐损失4.5损失函数五

乄洛尘·2023-12-25 09:17

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

定义模型：train.py会定义深度学习模型的结构，包括网络的层次结构、激活函数、损失函数等。设置训练参数：train.py会设置训练网络的一些参数，如训练的轮数、学习率、批量大小等。

无妄无望·2023-12-25 08:08

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。

骑猪等风·2023-12-25 06:30

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-PETR

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比5.PETRv2总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2023-12-25 03:59

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