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目标检测:横向理论基础
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10、损失函数
AI大道理
2025-01-22 13:24:36
课时名称
课时知识点
10、损失函数
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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10、损失函数
课时名称课时知识点10、损失函数《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、
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YOLOv
10
改进 |
损失函数
篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等
损失函数
本文给大家带来的是YOLOv
10
最新改进,为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等
损失函数
,形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、等新版本
损失函数
,同时还结合了Focus和AIpha思想形成的新的
损失函数
,其中Inner的主要思想是:引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失,(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要好)。
YOLOv
10
改进 |
损失函数
篇 | YOLOv
10
引入EfficiCLoss
损失函数
(有效提点)
尽管CIoU已经取得了显著的成果,但仍有进一步优化的空间,为未来的研究提供了丰富的可能性和挑战。到此本文的正式分享内容就结束了,在这里给大家推荐我的YOLOv
10
改进有效涨点专栏,后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现,也会对一些老的改进机制进行补充,如果大家觉得本文帮助到你了,订阅本专栏,关注后续更多的更新~因此,为提升定位准确性,研究者们提出了多种创新的回归
损失函数
。这种组合策略不仅提高了预测框的精度,还加快了回归任务的收敛速度,使得模型在处理具有挑战性的场景时能够表现出更好的性能。
损失函数
——交叉熵
损失函数
(CrossEntropy Loss)
损失函数
——交叉熵
损失函数
(CrossEntropy Loss) 交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种
损失函数
,其具体公式为: 1.交叉熵
损失函数
由来 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。 1.1信息量 信息论奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。 “太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话,信息量为0。 “六
交叉熵
损失函数
原理详解
交叉熵
损失函数
原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵
损失函数
(CrossEntropy Loss),只知道它是分类问题中经常使用的一种
损失函数
,对于其内部的原理总是模模糊糊,而且一般使用交叉熵作为
损失函数
时,在模型的输出层总会接一个softmax函数,至于为什么要怎么做也是不懂,所以专门花了一些时间打算从原理入手,搞懂它,故在此写一篇博客进行总结,以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个...
损失函数
(
损失函数
、代价函数、目标函数)、MSE、0-1
损失函数
、绝对误差
损失函数
、分位数
损失函数
、Huber
损失函数
、感知
损失函数
、Hinge
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、指数
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、对数
损失函数
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、代价函数、目标函数)、MSE、0-1
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目录
损失函数
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、代价函数、目标函数)、MSE、0-1
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、代价函数、目标函数) MSE 0-1
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分位数
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