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- 目标检测中的框位置优化总结
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作者丨卖猪肉的阿漆@华为云社区...
- 目标检测 RetinaNetFocal Loss for Dense Object Detection
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论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focalloss,使得模型的训练更专注于困难样本。同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现论文:FocalLossforDenseObjectDetection...
- 监督学习中的损失函数及应用研究
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?监督学习中的损失函数及应用研究邓建国,张素兰,张继福,荀亚玲,刘爱琴太原科技大学计算机科学与技术学院...
- 用偏移范围预测来改善目标检测的精度
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这篇文章的思路比较简洁,也有比较清晰的理论依据,我本人比较喜欢这种风格。...
- 深度学习补缺补漏篇!准算法工程师总结出的超强面经(含答案)
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作者丨灯会...
- 深度学习图像分割网络结构设计一览
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- 深度学习中衡量形状差异的损失函数
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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。...
- 深度学习中的损失函数
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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。...
- 深度学习——目标检测回归损失SmoothL1IoUGIoUDIoUCIoU
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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...
- 深度图像修复的一个突破
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今天,我们将深入探讨深度图像修复的一个突破,上下文注意力。通过使用上下文注意力,我们可以有效地从遥远的空间位置借用信息来重建局部缺失的像素。这个想法实际上或多或少和上一篇的复制-粘贴是一样的。让我们看看是如何做到的。...