交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等.假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别.在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对

eclipse格式化快界面Ctrl+Shift+f不起作用一般是键位冲突所导致的,一般是搜狗输入法的“繁体与简体”中文切换快界面冲突. 把它禁用掉就可以了. 下面是禁用步骤: 点击sougou输入法右键,找到“设置属性” 然后弹出设置界面(如下图所示) 取消掉“快捷按键”中的“简繁体快捷键”即可.

内容简介: 介绍Django中的F和Q作用以及使用方法 一.F介绍 作用:操作数据表中的某列值,F()允许Django在未实际链接数据的情况下具有对数据库字段的值的引用,不用获取对象放在内存中再对字段进行操作,直接执行原生产sql语句操作. 通常情况下我们在更新数据时需要先从数据库里将原数据取出后方在内存里,然后编辑某些属性,最后提交.例如: obj = Order.objects.get(orderid=') obj.amount += 1 obj.order.save() 上述方法生成的sq

用于二进制文件中F.seek方法 作用: 设置读写位置 F.seek(偏移量, whence=相对位置) 偏移量 大于0的数代表向文件末尾方向移动的字节数 小于0的数代表向文件头方向中移动的字节数 相对位置 0 代表从文件头开始偏移 1 代表从文件当前读写位置开始偏移 2 代表从文件尾开始偏移 f = open("zengsf.txt", "r") f.seek(5,1) #从文件头开始,偏移5个字符 data = f.read(5) #读取5个字符 print(d

1.格式化java代码 : ①Ctrl+Shift+F 但是我们会遇到按 Ctrl+Shift+F不起作用的时候?       Ctrl+Shift+F 在搜狗拼音里是简繁替换.一旦安装搜狗拼音这个快捷键就被占用了,不过可以通过设置搜狗的简繁快捷键为其他的.换成其他的时候果然可以在eclipse里使用格式化快捷键了. 其实一般可以归纳为这几点: 1.Ctrl或Shift或F键坏了:                                            2.整个键盘的问题:    

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码最后部分:trainer.py  .train.py , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现.首先是训练与测试的过程图:           还是要再次强调: AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator是为了生成训练的目标(或称ground truth),只在训练阶段用到,ProposalCreator是RPN为Fast R-CNN生成RoIs,在训练和测

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch  (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4

目录 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 1.2 下采样问题 二. SSD细节理解 2.1 六个LOSS 2.2 Anchor生成细节 2.3 Encode&&Decode 2.4 负样本挖掘 参考文献 之前感觉SSD很简单,这两天从头到尾把论文和源码都看了一下,发现之前很多细节都没掌握. 这篇文章只说一些之前遗漏的点,读者阅读有一定基础 @ 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 之前看Fast-RCNN代码对Selective Searc

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析损失函数的构建. 检测任务的损失函数,与分类任务的损失函数具有很大不同.在检测的损失函数中,不仅需要计类别置信度的差

目录 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 一. 论文简介 将目标检测Loss和评价指标统一,提升检测精度.这是一篇挺好的论文,下面会将其拓展到其它领域. 主要做的贡献如下(可能之

目录 Anchor-Free综述 一. CornerNet 1.1 概述 1.2 模块介绍 1.2.1 Heatmap 1.2.2 Offset 1.2.3 Grouping Corners 1.2.4 Corner Pooling 1.3 总结 二. CenterNet 2.1 概述 2.2 Center-Regression 三. FCOS 3.1. 概述 3.2. 模块介绍 3.2.1 论文思路简介 3.3.2 回归形式 3.3 参考文献 四 ATSS 五.GFLV1 5.1. 论文简介

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

​  目录 1 : 事先准备 . 2 : 代码阅读. 2.1: 数据读取 2.2: 模型载入 3 训练过程: 4 测试过程: 5 :线性验证 6 : 用自己数据集进行对比学习. 第一:  改数据集 : 2 改变batch_size和图片大小. 写在前面的话 CSDN真的是'sb'中的'sb'软件, 辛辛苦苦写半天  我复制个东西过来 他就把前面的刷没了 还要我重头写????????????神经并b -------------------------------------------------

JavaScript提供定时执行代码的功能,叫做定时器(timer),主要由setTimeout()和setInterval()这两个函数来完成.它们向任务队列添加定时任务.初始接触它的人都觉得好简单,实时上真的如此么?这里记载下,一路对其使用姿势变迁的历程. 如觉此处样式排版不尽人意,可移步首链晚晴幽草轩~你所不知道的setTimeout 1, setTimeout()基础 setTimeout函数用来指定某个函数或某段代码,在多少毫秒之后执行.它返回一个整数,表示定时器的编号,以后可以用来取

第一章 批处理基础第一节 常用批处理内部命令简介批处理定义:顾名思义,批处理文件是将一系列命令按一定的顺序集合为一个可执行的文本文件,其扩展名为BAT或者CMD.这些命令统称批处理命令.小知识:可以在键盘上按下Ctrl+C组合键来强行终止一个批处理的执行过程.了解了大概意思后,我们正式开始学习.先看一个简单的例子!@echo offecho "欢迎来到非常BAT!"pause把上面的3条命令保存为文件test.bat或者test.cmd然后执行,他就会在屏幕上显示以下二行话:欢迎来到非

1. make工具 利用make工具可以自动完成编译工作,这些工作包括: 如果修改了某几个源文件,则只重新编译这几个源文件 如果某个头文件被修改了,则重新编译所有包含该头文件的源文件 利用这种自动编译可以大大简化开发工作,避免不必要的重新编译.make工具通过一个称为Makefile的文件来完成并自动维护编译工作,Makefile文件描述了整个工程的编译.连接规则. 2. Makefile文件 Makefile描述了整个工程的编译连接规则.Makefile的基本规则为: TARGET...: D

currying 是函数式语言中经常遇到的一个概念,翻译成 柯里化,不是库里化. currying 指的是将接收多个参数的函数变换成接收一个单一参数,并且返回接收余下的参数而且返回结果的新函数的技术. 说起来比较拗口,直接看下面的代码. def add(x: Int, y: Int): Int = x + y //call add add(1, 2) add(3, 4) 但是如果我们使用 currying 的写法,那么可以将两个参数分开,接收第一个参数(x),然后返回一个函数,这个函数以第二个参