ciou损失函数出自文章

2024-11-04

IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数

IoU.GIoU.DIoU.CIoU损失函数目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成.目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是一.IOU(Intersection over Union) 1. 特性(优点) IoU就是我们所说的交并比,是目标检测中最常用的指标,在anchor-based的方法.作用不仅用来确定正样本和负样

损失函数（Loss Function）

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识.对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章<线性回归.梯度下降>.本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法. 最小二乘法构建损失函数最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值.简单的说就是:让我们的预测值与真实值总的拟合误差(即总残差)达到最小. 在线性回归中使用最小二乘法构建了损失函数: 上一篇文章<线性回归.

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子

《Head First HTML与CSS》的HTML标签、属性

一个标准的html5页面: <!doctype html> <html lang="zh-cmn-Hans"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> </body> </html> 1.注释  /*这是CSS中的注释*/

Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection

Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection ECCV2018 总结: 文章借鉴了SPP的思想并通过MSCA(multi-scale context aggregation)模块进行特征融合从而提出PFPNet(Parallel Feature Pyramid Network)算法来提升目标检测的效果. 1.使用spp模块通过扩大网络宽度而不是增加深度来生成金字塔形特征图 2.提出msca模块,有效地结合了大不相同规模的上下文信息 3

Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics

整合一下能够查到的资料,然后结合自己的理解,算是对这篇文章的一个小小的总结吧.这是CVPR2018的一篇关于小目标检测的文章,出发点是作者认为小目标的检测信息随着层数的增加而不断地丢失了,所以想利用语义分割强化浅层的特征信息(这里强化可能用得不准确,但是我是这么理解的).整体的网络框架分为三个部分Detection Branch (这里简称DB)+ Segmentation Module (这里简称SM)+ Global Activation Module(这里简称GAM).SM和GAM本质上都

Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences---读书笔记

自然语言句子的双向.多角度匹配,是来自IBM 2017 年的一篇文章.代码github地址:https://github.com/zhiguowang/BiMPM 摘要这篇论文主要提出了一个双向多角度匹配的模型(BiMPM),给定两个句子P和Q,首先模型分别将二者编码成BiLSTM encoder,然后在P→Q和Q→P两个方向对编码之后的句子进行匹配,在每一个方向的匹配当中,每个句子的每个time step 都从多个不同的角度与另外一个句子的全部time steps进行匹配.

YOLOV4源码详解

一. 整体架构整体架构和YOLO-V3相同(感谢知乎大神@江大白),创新点如下: 输入端 --> Mosaic数据增强.cmBN.SAT自对抗训练: BackBone --> CSPDarknet53.Mish激活函数.Dropblock: Neck --> SPP.FPN+PAN结构: Prediction --> GIOU_Loss.DIOU_nms. 二. 输入端 1. 数据加载流程(以训练为例) "darknet/src/darknet.c"--mai

《New Horizon College English》（Third Edition） -长篇阅读（Skmming and Scanning）

<New Horizon College English>(Third Edition) <新视野大学英语>(第三版) 长篇阅读(Skmming and Scanning) 总主编:郑树棠主编: 王鹏刘美岩苗青陈冬梅高慧莉吕芳袁燕许霄羽赵雪爱出版发行:外语教学与研究出版社 (Foreign Language Teaching and Research Press) <新视野大学英语>(第三版)在设计与编写中遵循以下整体原则: 在课程性质上体现

Yolov4性能分析（上）

Yolov4性能分析(上) 一．目录实验测试 1) 测试介绍 2) Test 3) Train 二. 分析 1．实验测试 1. 1 实验测试方法 Yolov4训练train实验方法(Darknet should be compiled with OpenCV): duration_run_detector: ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg data/yolov4.conv.137 Yolov4测试test实验方法

目标检测复习之Loss Functions 总结

Loss Functions 总结损失函数分类: 回归损失函数(Regression loss), 分类损失函数(Classification loss) Regression loss functions 通常用于模型预测一个连续的值,例如一个人的年龄 Classification loss functions 通常用于模型预测一个离散的值,例如猫狗分类问题 1. L1 loss Mean Absolute Error(MAE), 也称作L1 loss computes the averag

如何写出高质量的技术博客这边文章出自http://www.jianshu.com/p/ae9ab21a5730 觉得不错直接拿过来了好东西要大家分享嘛

如何写出高质量的技术博客?答案是:如果你想,就一定能写出高质量的技术博客.看起来很唯心,但这就是事实.有足够愿力去做一件目标明确,有良好反馈系统的事情往往很简单.就是不停地训练,慢慢地,你自己就能找出规律和技巧.所以,要写出高质量的技术博客,首先要解决为什么要写的问题. 为什么要写我一直很喜欢的一个学习方法是 Learning by teaching 一个课题,如果你能给不懂的人解释清楚,说明你对这个课题的理解足够深入.把一个课题展开来写,你可能会发现某些方面你还写不清楚,这往往说明你

【NLP】蓦然回首：谈谈学习模型的评估系列文章（一）

统计角度窥视模型概念作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

Hadoop学习笔记系列文章导航

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破

Laravel大型项目系列教程（五）之文章和标签管理

一.前言本节教程将大概完成文章和标签管理以及标签关联. 二.Let's go 1.文章管理首先创建管理后台文章列表视图: $ php artisan generate:view admin.articles.list 修改views/admin/articles/list.blade.php: @extends('_layouts.default') @section('main') <div class="am-g am-g-fixed blog-g-fixed">

实现android手机来电拦截系统页面弹出自定义页面特效

如何实现android手机来电拦截系统页面弹出自定义页面特效, 首先: 我们需要注册一个监听来电的广播PhoneStateReceiver 类:其次: 在onReceive里面我们获取android 电话状态的监听(来电和去电)实现手机电话状态的监听,主要依靠两个类:TelephoneManger和PhoneStateListener.TelephonseManger提供了取得手机基本服务的信息的一种方式.因此应用程序可以使用TelephonyManager来探测手机基本服务的情况.

一篇通俗易懂的讲解OpenGL ES的文章

电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事情,就是并行地做浮点运算.事实上,图像处理和渲染就是在将要渲染到窗口上的像素上做许许多多的浮点运算. 通过有效的利用 GPU,可以成百倍甚至上千倍地提高手机上的图像渲染能力.如果不是基于 GPU 的处理,手机上实时高清视频滤镜是不现实,甚至不可能的. 着色器 (s

Python爬取CSDN博客文章

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