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机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个?

大数据文摘出品编译：Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！...

深度学习图像分割:网络结构设计一览

在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和...

深度学习中的损失函数（deepfm损失函数）

前言你可以用神经网络来完成各种各样的任务，比如对数据进行分类，把动物图片分成猫和狗，或者做回归任务，预测每个月的收入等等。不同的任务有不同的输出，也需要用不同类型的损失函数来评估。...

解决小目标检测!多尺度方法汇总（小目标检测 提升方法）

作者丨SFXiang...

CVPR精彩论文解读:对当下主流CNN物体检测器的对比评测

雷锋网AI科技评论按：虽然CVPR2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研发工程师李俊对此次大会收录的Speed/Accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors一文进行的解读。...

作为视觉图像算法工程师，你不得不会的一些知识

###写在前面...

目标检测技术之边框损失优化（目标检测边界框）

基于深度学习的目标检测技术的边框优化损失发展历程：SmoothL1loss---IoU_Loss(2016)---GioU_Loss(2019)---DioU_Loss(2020)---CioU_loss(2020)...

深度学习中衡量形状差异的损失函数

深度学习中，衡量形状差异的损失函数可以帮助我们评估模型预测结果与真实结果之间的差距。有许多损失函数可用于衡量形状差异，以下是一些常见的例子：均方误差损失（MeanSquaredError,MSE）：计算预测值与实际值之间的平方差，并取平均值。这是最常用的回归问题损失函数之一。...

自动给漫画线稿上色的超火AI已出新版|在线试玩

夏乙安妮编译整理量子位出品|公众号QbitAI给喜欢的动漫形象建个了收藏夹，里面收集她的各种图片……懂，谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。一些手绘线稿也很可爱，但黑白配色总会略显单调。...

深度学习——目标检测回归损失:SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU

目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来BoundingBoxRegressionLossFunction的演进过程，其演进路线是SmoothL1LossIoU...