引入 監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程可以概括為:最小化誤差的同時(shí)規(guī)則化參數(shù)。最小化誤差是為了讓模型擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)局骤,規(guī)則化參數(shù)是為了防止過擬合。參數(shù)過多會(huì)導(dǎo)致模型復(fù)雜度上升,產(chǎn)生過擬合,即訓(xùn)練誤...
引入 監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程可以概括為:最小化誤差的同時(shí)規(guī)則化參數(shù)。最小化誤差是為了讓模型擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)局骤,規(guī)則化參數(shù)是為了防止過擬合。參數(shù)過多會(huì)導(dǎo)致模型復(fù)雜度上升,產(chǎn)生過擬合,即訓(xùn)練誤...
概述 定義 JAVA反射機(jī)制是在運(yùn)行狀態(tài)中扳剿,對(duì)于任意一個(gè)類,都能夠知道這個(gè)類的所有屬性和方法昼激;對(duì)于任意一個(gè)對(duì)象庇绽,都能夠調(diào)用它的任意方法和屬性;這種動(dòng)態(tài)獲取信息以及動(dòng)態(tài)調(diào)用對(duì)象...
原文 總結(jié): 分段機(jī)制:segment,每段加reentrantLock可重入鎖定位元素:1 找segment數(shù)組下標(biāo) 2 找segment的HashEntry數(shù)組下標(biāo)ge...
java.lang 該包提供了Java編程的基礎(chǔ)類凡傅,例如 Object辟狈、Math、String夏跷、StringBuffer哼转、System、Thread等槽华,不使用該包就很難編寫J...
方法的覆蓋(override)重寫(rewrite)對(duì)從父類中繼承來的方法進(jìn)行改造在子類繼承父類時(shí)發(fā)生 方法覆蓋的規(guī)則在子類中的覆蓋方法與父類中被覆蓋的方法應(yīng)具有相同的方法名...
親測(cè)有效壹蔓,蟹蟹
Teamviewer 被檢測(cè)為商業(yè)用途【背景】無論是否登錄Teamviewer賬號(hào),在控制另外一臺(tái)電腦時(shí)猫态,總是提示檢測(cè)到商業(yè)用途佣蓉,5分鐘便斷開連接并且強(qiáng)制3分鐘內(nèi)不允許再次控制其他設(shè)備;據(jù)說可以向Teamview...
【背景】無論是否登錄Teamviewer賬號(hào)亲雪,在控制另外一臺(tái)電腦時(shí)勇凭,總是提示檢測(cè)到商業(yè)用途,5分鐘便斷開連接并且強(qiáng)制3分鐘內(nèi)不允許再次控制其他設(shè)備匆光;據(jù)說可以向Teamview...
冒泡~又是新的一周鴨!經(jīng)歷了昨天的多次地震酿联,要更珍惜生命终息,努力鴨! Softmax 首先贞让,我們要先了解一下周崭,什么是Softmax?Softmax是用于分類過程喳张,用來實(shí)現(xiàn)多分類...
Iterator(迭代器)是一個(gè)接口续镇,它的作用就是遍歷容器的所有元素。Iterator iter = list.iterator(); // 注意iterator销部,首字母小寫...
本文主要用于理解樸素貝葉斯模型的原理摸航,并且通過對(duì)實(shí)際案例的剖析來加深大家的理解制跟。 基本目錄如下: 先導(dǎo)數(shù)學(xué)知識(shí)1.1 條件概率1.2 貝葉斯定理1.3 條件獨(dú)立 樸素貝葉斯模...
1. tf.name_scope()命名空間的實(shí)際作用 (1)在某個(gè)tf.name_scope()指定的區(qū)域中定義的所有對(duì)象及各種操作,他們的“name”屬性上會(huì)增加該命名區(qū)...
還是說读串,你的意思是聊记,這個(gè)原圖中的目標(biāo),
落在13*13的網(wǎng)格中的第1個(gè)網(wǎng)格恢暖,那么第1個(gè)網(wǎng)格產(chǎn)生的3個(gè)anchor先記錄下來排监;
然后落在26*26的網(wǎng)格中的第2個(gè)網(wǎng)格,那么第2個(gè)網(wǎng)格產(chǎn)生的3個(gè)anchor也記錄下來杰捂;
最后落在52*52的網(wǎng)格中的第3個(gè)網(wǎng)格舆床,那么第3個(gè)網(wǎng)格產(chǎn)生的3個(gè)anchor先記錄下來。
這樣琼娘,這個(gè)目標(biāo)就會(huì)有9個(gè)anchor峭弟,這9個(gè)anchor和gt的IOU最大的anchor是,第i個(gè)網(wǎng)格的第j個(gè)anchor那么Iij則需要計(jì)算坐標(biāo)損失和分類損失脱拼。是這樣嗎瞒瘸?
還有一個(gè)問題,您在損失函數(shù)的公式中的S代表多少呢熄浓?是13情臭?26?52赌蔑?還是(13+26+52)呢俯在??還有B是多少呢是3娃惯?還是9呢跷乐??感謝感謝V呵场愕提!
關(guān)于YOLOv3的一些細(xì)節(jié)本文是我對(duì)YOLO算法的細(xì)節(jié)理解總結(jié),本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關(guān)論文皿哨,文中不會(huì)談及YOLO的發(fā)展過程浅侨,不會(huì)與其他對(duì)象檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比,也不會(huì)介紹YOLO9000相關(guān)的...
博主证膨,想問個(gè)問題如输,文中你說
“下面我們來說明如何確定某個(gè)grid cell的bounding box是否負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)該grid cell中的對(duì)象:前面在說明anchor box的時(shí)候提到每個(gè)bounding box負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)的形狀是依據(jù)與其對(duì)應(yīng)的anchor box(bounding box prior)相關(guān)的,那這個(gè)anchor box與該對(duì)象的ground truth box的IOU在所有的anchor box(與一個(gè)grid cell中所有bounding box對(duì)應(yīng),COCO數(shù)據(jù)集中是9個(gè))與ground truth box的IOU中最大不见,那它就負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)這個(gè)對(duì)象”
怎么叫負(fù)責(zé)這里澳化,產(chǎn)生的分支有三個(gè),13脖祈;26肆捕;52,那么盖高,每個(gè)分支對(duì)應(yīng)回原圖應(yīng)當(dāng)是三種網(wǎng)格格式了吧慎陵,那么比如原圖中有一個(gè)目標(biāo),這個(gè)目標(biāo)在13的分支網(wǎng)格中是第1個(gè)喻奥,在26的網(wǎng)格中是第2個(gè)網(wǎng)格席纽,在52的網(wǎng)格中是第3個(gè)網(wǎng)格,你說哪一個(gè)anchor去負(fù)責(zé)這個(gè)目標(biāo)呢撞蚕?我本來理解的是润梯,三個(gè)分支,各自檢測(cè)自己的甥厦,但是您的文章中說“與一個(gè)grid cell中所有bounding box對(duì)應(yīng)纺铭,COCO數(shù)據(jù)集中是9個(gè)” 按照我的理解,這應(yīng)該是3個(gè)刀疙,但是您說是9個(gè)舶赔,這里可以解釋一下嗎?實(shí)在想不明白谦秧?竟纳?感謝
關(guān)于YOLOv3的一些細(xì)節(jié)本文是我對(duì)YOLO算法的細(xì)節(jié)理解總結(jié),本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關(guān)論文疚鲤,文中不會(huì)談及YOLO的發(fā)展過程锥累,不會(huì)與其他對(duì)象檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比,也不會(huì)介紹YOLO9000相關(guān)的...
本文是我對(duì)YOLO算法的細(xì)節(jié)理解總結(jié)集歇,本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關(guān)論文桶略,文中不會(huì)談及YOLO的發(fā)展過程,不會(huì)與其他對(duì)象檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比诲宇,也不會(huì)介紹YOLO9000相關(guān)的...
你好际歼,請(qǐng)問那個(gè)目標(biāo)大小損失中的N表示的是什么?是所有關(guān)鍵點(diǎn)都需要計(jì)算損失嗎焕窝?還是只計(jì)算真正的關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)大小損失呢蹬挺?就是不明白的是维贺,你當(dāng)時(shí)在圖上利用高斯分布撒了關(guān)鍵點(diǎn)它掂,然后關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)為N,應(yīng)該是撒關(guān)鍵點(diǎn)之后的個(gè)數(shù)吧?那么計(jì)算目標(biāo)大小的損失的時(shí)候呢虐秋,是計(jì)算撒完關(guān)鍵點(diǎn)的 所有點(diǎn)呢榕茧,還是只計(jì)算真值點(diǎn)呢?
CenterNet:Objects as Points整體信息: 這篇文章題目言簡(jiǎn)意賅客给,就非常吸引人眼球用押。不同于CornerNet預(yù)測(cè)一對(duì)角點(diǎn)得到bbox,以及基于CornerNet改進(jìn)的CenterNet預(yù)測(cè)三個(gè)點(diǎn)得到bbo...
介紹 終于可以說一下Resnet分類網(wǎng)絡(luò)了靶剑,它差不多是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的CNN特征提取網(wǎng)絡(luò)蜻拨。它的提出始于2015年,作者中間有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren...
@mrhalyang OK厘灼,肯定會(huì)標(biāo)明~感謝夹纫!
關(guān)于YOLOv3的一些細(xì)節(jié)本文是我對(duì)YOLO算法的細(xì)節(jié)理解總結(jié),本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關(guān)論文设凹,文中不會(huì)談及YOLO的發(fā)展過程舰讹,不會(huì)與其他對(duì)象檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比,也不會(huì)介紹YOLO9000相關(guān)的...