yolov3损失函数第23页

自己编译ncnn,yolov3示例，cmake

cmake_minimum_required(VERSION3.0)project(yolov3)aux_source_directory(.SRC_LIST)set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH

pl9632008·2023-11-02 22:39

YOLOV4简介

网络结构图Yolov4的结构和Yolov3相比，多了CSP结构，PAN结构。

奋斗_蜗牛·2023-11-02 16:41

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？

FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

机器学习基础线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）

线性回归应用场景2.什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3.小结二、线性回归api初步使用1.线性回归API2.举例2.1步骤分析2.2代码过程3.小结三、线性回归的损失和优化1.损失函数

落花雨时·2023-11-02 15:21

Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection(论文解析)

MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection:根据文字提示检测任意目标摘要1介绍2相关工作3.GroundingDINO3.1.特征提取和增强器3.2.语言引导的查询选择3.3.交叉模态解码器3.4.子句级别文本特征3.5.损失函数

黄阳老师·2023-11-02 14:02

《Pytorch新手入门》第二节-动手搭建神经网络

《Pytorch新手入门》第二节-动手搭建神经网络一、神经网络介绍二、使用torch.nn搭建神经网络2.1定义网络2.2torch.autograd.Variable2.3损失函数与反向传播2.4优化器

半个女码农·2023-11-02 14:11

t检验、线性回归、PCA、CCA、PLS，都是一家人

2.线性回归说简单也简单，其核心就是用最小二乘法确定损失函数的最小值，如果因变量Y是二分类变量，就是逻辑回归，但也是属于线性回归。3.PCA用得够多了，要说原理，那就是寻找样本在高维空间中方差最大的

陈荣昌·2023-11-02 12:24

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

【人脸识别loss】triplet loss 三元组损失函数

【人脸识别】1、Tripletloss（三元组损失），由Google研究团队在论文《FaceNet：AUnifiedEmbeddingforFaceRecognition》所提出，常用于人脸识别任务。主要是为了非同类极相似样本的区分，例如同卵双胞胎的区分。Tripletloss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，Tripletloss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度

阿牛02·2023-11-02 06:48

交叉熵损失的“替代品”：基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|月之暗面研究方向|NLP、神经网络众所周知，分类任务的标准损失是交叉熵（CrossEntropy，等价于最大似然MLE，即MaximumLikelihoodEstimation），它有着简单高效的特点，但在某些场景下也暴露出一些问题，如偏离评价指标、过度自信等，相应的改进工作也有很多，此前我们也介绍过一些，比如《再谈类别不平衡问题：调节权重与魔改Lo

PaperWeekly·2023-11-02 05:58

【深度学习】pytorch——实现CIFAR-10数据集的分类

快速入门CIFAR-10分类CIFAR-10简介CIFAR-10数据集分类实现步骤一、数据加载及预处理实现数据加载及预处理归一化的理解访问数据集Dataset对象Dataloader对象二、定义网络三、定义损失函数和优化器

今天有没有吃饱饱·2023-11-02 01:21

compile参数详解

必选项loss：损失函数（或称目标函数、优化评分函数）。必选项metr

cry15·2023-11-02 00:51

深度学习与机器学习啃书（10.20）

同时，要想训练网络，我们还需要选择编译步骤的三个参数：损失函数（lossfunction）：用于衡量训练数据上的性能优化器：（optimizer）：基于训练数据和损失函数来更新网络的机制监控指标：即训练还需关注的部分

阿杰小子·2023-11-02 00:37

yolov3、yolov5和DETR在NVIDIA Xavier测速（TensorRT）

本人实测YoloV3、YoloV5和DETR的TensorRT版本在NVIDIAXavier上的测速结果如下，任何问题留言讨论:

mathlxj·2023-11-01 20:18

3.6. softmax回归的从零开始实现|简洁实现

从零开始0、下载数据集到内存1、初始化模型参数2、定义softmax3、定义模型4、定义损失函数5、计算分类精度，即正确的数量6、训练fromtkinter.tiximportY_REGIONfromturtleimportupdatefrompyparsingimportnumsimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

谢桥光·2023-11-01 19:25

pytorch softmax回归从零开始实现

pytorchsoftmax回归从零开始实现数据基本设置softmax函数定义模型定义损失函数准确率训练及预测数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsysimportd21importnumpyasnpmnis

论搬砖的艺术·2023-11-01 19:22

Pytorch保留验证集上最好的模型

ifepoch%50==0:torch.save(net.state_dict(),'%d.pth'%(epoch))这样会导致保存的模型数量太多，占用硬盘空间，而且训练完成后寻找最优的模型也需要对照损失函数曲线去寻找

向着光噜噜·2023-11-01 18:12

「自然语言处理（NLP）」入门系列（三）单词表示、损失优化、文本标记化？

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-01-09本次主要内容:1、知道词向量如何表示单词意思2、如何可视化词向量3、损失函数与优化4、文本标记化

AINLPer·2023-11-01 18:08

李宏毅老师浅谈机器学习

李宏毅老师浅谈机器学习引例-宝可梦/数码宝贝分类器如何定义损失函数？-经验这里定义一个直观的loss函数根据全体数据，得到最好的模型参数(理想）如何衡量现实损失和理想损失接近程度？

Selvaggia·2023-11-01 15:03

梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ

在迭代过程中基于损失函数，采用梯度下降法，找到使损失函数下降最快

搏努力概形·2023-11-01 09:51

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。

牛像话·2023-11-01 09:48

1深度学习李宏毅

的方法：编辑编辑4、可以设置不同的b和w从而控制loss的值，但是需要loss最小，也就是拟合度稍微好一些5、预测值和真实值6、仅仅用一天的效果并不是很好，多天的多个数据，在一元线性回归的条件下，loss损失函数会更小

conch0329·2023-11-01 07:56

python基于VGG19实现图像风格迁移

实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心思想是一样的：定义一个损失函数来指定想要实现的目标，然后将这个损失最小化。你知道想要实现的目标是什么，就是保存原始图像的内容，同时采用参考图

老歌老听老掉牙·2023-11-01 06:03

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

Python三种方式实现Softmax损失函数计算python实现的softmax损失函数代码，我们先回顾一下softmax损失函数的定义：其中右边一项为第y=j项的概率值。

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

笔记 | 梯度下降

梯度下降假设预测函数为其中，θ是模型参数，x是输入变量（特征）该预测函数的损失函数（平方误差函数、代价函数）为其中，y是输出变量（目标），J(θ)是损失，注意这里（x,y）是已知样本，变量是θ参数目标：

Limeym·2023-11-01 02:12

深度学习炼丹炉

模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等；参数设置包括：GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。

hzhj·2023-10-31 21:04

深度学习代码怎么读-小白阶段性思路（以手写数字识别应用为例）

学习基础知识第三步：学习深度学习框架第四步：阅读示例代码第五步：调试和实验第六步：查阅文档和资源第七步：参与社区和讨论一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别）分析数据加载和预处理神经网络模型的定义和损失函数

是Yu欸·2023-10-31 16:56

三、线性神经网络

3.1.3正态分布与平方损失主要结论：均方误差损失函数可用于线性回归。证明过程：1、假设噪声服从正态损失。噪声正态分布如下：2、因此，通过给定x所得到

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:51

卷积神经网络

具体做法就是给损失函数增加一个penal项，当权重增加过大时，通过penal项提供惩罚降低权重。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

感知机算法笔记及其matlab实现

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。

张张成长记·2023-10-31 11:32

基于深度学习的单图像人群计数研究:网络设计、损失函数和监控信号

摘要https://arxiv.org/pdf/2012.15685v2.pdf单图像人群计数是一个具有挑战性的计算机视觉问题，在公共安全、城市规划、交通管理等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的发展，人群计数引起了广泛的关注并取得了巨大的成功。通过系统地回顾和总结2015年以来基于深度学习的人群计数技术的200多篇工作，全面总结了该领域的最新进展。本文的目标是对最近的方法进行最新的回顾

静静AI学堂·2023-10-31 08:05

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

PaddleDetection-新增模型算法

网络模型模块的主要构成如下架构所示：ppdet/modeling/├──architectures#│├──faster_rcnn.py#FasterRcnn模型│├──ssd.py#SSD模型│├──yolov3

烩鳗鱼·2023-10-30 18:49

单阶段目标检测模型的发展历程是什么

近几年来，单阶段目标检测模型又发生了很大的变化，例如：YOLOv3模型通过加入多尺度预测，提高了检测精度；Reti

李多田·2023-10-30 17:31

目标检测算法回顾之损失函数的发展

目标检测总损失函数的发展简要概述分类的损失函数CElossFocallossAPlossDRloss定位的损失函数smoothL1lossBalancedL1lossKLlossIOUloss说明：本文仅供学习简要概述从任务上来看

xiaobai_Ry·2023-10-30 17:30

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价

Perley620·2023-10-30 12:04

人工智能-线性回归的从零开始实现

在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

白云如幻·2023-10-30 12:04

运行yolov3报错解决

运行yolov3报错解决#代码的克隆地址https://github.com/ultralytics/yolov3.git运行自己的数据集时报了如下的错误Traceback(mostrecentcalllast

稻谷君W·2023-10-30 09:06

PE-YOLO: Pyramid Enhancement Network for Dark Object Detection——论文笔记

为解决这一问题，我们提出了一个金字塔增强网络（pyramidenhancednetwork,PENet），将其与YOLOv3结合，建立了一个名

邱L宁X·2023-10-30 06:58

改进YOLOv3！IA-YOLO：恶劣天气下的目标检测

恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标还是极具挑战性的任务。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。本文提出了一种新的图像自适应YOLO(IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。Image-AdaptiveYOLOforObjectDetectioninAdverseWeat

code2035·2023-10-30 06:24

基于深度学习的安全帽识别检测系统（python OpenCV yolov5）

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究的内容与方法二、基于深度学习的安全帽识别算法2.1深度学习2.2算法流程2.3目标检测算法2.3.1FasterR-CNN2.3.2SSD2.3.3YOLOv3

01图灵科技·2023-10-30 06:20

浅析自监督深度估计中的光度损失(Photometric Loss)

文章目录一、前言二、自监督单目深度估计原理三、光度损失参考文献一、前言在自监督单目深度估计中，我们常常见到这样一个损失函数作为FinalLoss的一部分存在：这个loss看起来比较复杂，网上资料也比较少

error_or_hero·2023-10-29 22:30

线性分类（Linear Classification）

另一个是损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分于真实标签之间的一致性。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。

wijg·2023-10-29 20:51

深度学习（4）---生成式对抗网络(GAN)

文章目录一、原理讲述1.1概念讲解1.2生成模型和判别模型二、训练过程2.1训练原理2.2损失函数三、应用一、原理讲述1.1概念讲解 1.生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork

冒冒菜菜·2023-10-29 17:31

【YOLO系列】--YOLOv4超详细解读/总结（网络结构）

OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection）（原文＋解读/总结＋翻译）YOLO系列解读直通车：YOLO系列-【YOLOv1】YOLO系列-【YOLOv2】YOLO系列-【YOLOv3

耿鬼喝椰汁·2023-10-29 16:28

【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础

什么是神经网络1.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图5.神经网络进行监督学习6.深度学习的发展三、神经网络基础1.二分分类(BinaryClassification)2.logistic回归变量定义损失函数

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:56

深度学习之目标检测（六）--YOLO v1理论介绍

深度学习之目标检测（六）--YOLOv1理论介绍深度学习之目标检测（六）YOLOv1理论介绍1.YOLOv11.1论文思想1.2损失函数1.3YOLOv1存在的问题深度学习之目标检测（六）YOLOv1理论介绍本章学习

木卯_THU·2023-10-29 16:13

【强化学习】DDPG

目录DeepDeterministicPolicyGradient算法随机策略与确定性策略DPG与DDPG深度确定性策略梯度算法DDPG概述对比DDQNDDPG网络功能：网络软更新：引入噪声：两个网络的损失函数

最忆是江南.·2023-10-29 16:01

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Python机器学习中七种损失函数的科学指南...

作者|KHYATIMAHENDRU编译|CDA数据分析师损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型

weixin_39806413·2023-10-29 16:18

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