一.前言 损失函数计算主要分析两部分一部分是yolo_head函数的分析另一部分为ignore_mask的生成的分析. 二.重要细节分析 2.1损失函数计算具体代码及部分分析 def yolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False): #args前三个元素为yolov3输出的预测值,后三个维度为保存的label 值 '''Return yolo_loss tensor Parameters ----

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

目标检测之YOLO系列 YOLOV1: blogs1: YOLOv1算法理解 blogs2: <机器爱学习>YOLO v1深入理解 网络结构 激活函数(leaky rectified linear activation) 损失函数 YOLOV2: paper: YOLO9000: Better, Faster, Stronger blogs1: 目标检测|YOLOv2原理与实现 YOLOV2总结: Better Batch Normalization BN可以提升模型收敛速度,而且可以起到一定

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

[net] batch=64 每batch个样本更新一次参数. subdivisions=8 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions. 在darknet代码中,会将batch/subdivisions命名为batch. height=416 input图像的高 width=416 Input图像的宽 channels=3 Input图像的通道数 momentum=0.9 动量 decay=0.0005

0.摘要 最近一段时间在学习yolo3,看了很多博客,理解了一些理论知识,但是学起来还是有些吃力,之后看了源码,才有了更进一步的理解.在这里,我不在赘述网络方面的代码,网络方面的代码比较容易理解,下面将给出整个yolo3代码的详解解析,整个源码中函数的作用以及调用关系见下图: 参考:https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/95672137?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.non

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,

​ 前言 本文是YOLO系列专栏的第一篇,该专栏将会介绍YOLO系列文章的算法原理.代码解析.模型部署等一系列内容.本文系公众号读者投稿,欢迎想写任何系列文章的读者给我们投稿,共同打造一个计算机视觉技术分享社区. 本文介绍了目标检测中one stage的YOLO算法,并介绍了从YOLOv1到YOLO

回答多选项问题,使用softmax函数,对数几率回归在多个可能不同值上的推广.函数返回值是C个分量的概率向量,每个分量对应一个输出类别概率.分量为概率,C个分量和始终为1.每个样本必须属于某个输出类别,所有可能样本均被覆盖.分量和小于1,存在隐藏类别:分量和大于1,每个样本可能同时属于多个类别.类别数量为2,输出概率与对数几率回归模型输出相同. 变量初始化,需要C个不同权值组,每个组对应一个可能输出,使用权值矩阵.每行与输入特征对应,每列与输出类别对应. 鸢尾花数据集Iris,包含4个数据特征.

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改 大家将就的看哈 建议大佬们还是看看原文 点击收获原文 其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击 下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 tensorflow代码:https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo 摘要 该文提出一种新的目标检测网络,yolo,以前的目标检测问题偏向于分类,而本文将目标检测看作是带有类别分数的回归问题.yolo从整张图上预测边界框和类别分数.是单阶段网络,可以进行端到端的训练.yolo处理速度十分迅速,每秒处理45帧图片.yolo在准确率上有待提升,但很少预测出假正的样例. 介绍 yolo的

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/

11 December 2019 20:32 来自 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/44563641>     StarGAN StarGAN是CVPR2018最新提出来的,用于多领域的图像迁移学习. 代码地址(Pytorch):https://github.com/yunjey/StarGAN --------------------------------------------------------------------------------------