深度学习基础loss和目标检测loss总结

最新推荐文章于 2025-12-01 23:06:04 发布
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#神经网络 #深度学习

该文详细探讨了深度学习模型的压缩技术，包括权重共享、剪枝和量化等方法，以减少模型大小并提高硬件部署的效率。同时，文章重点讨论了在FPGA平台上如何实现这些压缩模型的硬件加速，强调了量化对模型精度的影响及其优化策略。
aidem_brown
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【计算机视觉】基于深度学习的目标检测模型汇总简记
08-29
适合人群：具备一定深度学习基础，从事计算机视觉相关研究或开发的工程师、研究生及算法研究人员。 使用场景及目标：①深入理解目标检测从两阶段到一阶段的主流模型原理与演进逻辑；②掌握Faster R-CNN、YOLO、...
目标检测：20种深度学习算法论文及复现代码全集
06-11
它涵盖了20种不同的深度学习算法在目标检测领域的最新研究成果及其实现代码，以下是对这些算法的简要介绍： YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种高效的实时目标检测系统，凭借其快速的检测速度和良好的精度而广...
mm中的GAN模型架构
liguandong
06-30 1317
mmgeneration中的GAN的架构包括，输入一张真实图像，如果是条件gan的话，输入的是一张真实图像和相应的标签，1.首先对判别器进行训练，对判别器中梯度在训练时保存，和对判别器优化器进行zero_grad()，gan中生成器和判别器各有一个优化器，其实是两个相对独立的训练过程。2.在训练判别器时也先使用生成器生成一个假样本，注意此时的生成器是不训练，仅仅是生成一个假样本，在条件gan时，还存在一个batch_accumulation_step的步骤，它在生成器训练时会多训练几次。3.用判别器分别对真
LOSS损失函数值是什么意思？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
01-20 3905
LOSS损失函数值是指在给定一组输入数据后，模型对这些输入数据的预测结果与实际结果之间的差异或误差的度量值。通常情况下，我们希望损失函数的值越小越好，因为这意味着模型的预测结果与实际结果越接近。在训练过程中，我们通过优化算法（如梯度下降）来最小化损失函数的值，以不断调整模型的参数，使模型能够更好地拟合和预测数据。总而言之，LOSS损失函数值是衡量模型预测结果与实际结果之间差异的度量指标，我们通过优化算法来最小化这个值，从而提高模型的准确性和性能。所有loss损失函数值的数值总和，总和越。
VITS源码解读6-训练&推理
disanda的专栏
09-28 820
VITS到这里就告于段落了， 后面的VITS2改进了VITS的dp模型（flow变gan），在cosvoice等模型里面也能见到VITS的主干网络。因此， VITS是音频tts和vc、sc的核心技术。
【学习笔记】GAN模型的学习（8）———两种loss
qq_41799105的博客
06-02 966
if config.use_vanilla_GAN is True: # Minimize JS divergence D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=D_x, labels=tf.ones_like(D_x))) D_loss_gen = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_wi
深度学习基础——SSD目标检测
weixin_60535956的博客
02-21 3123
SSD相关基础知识
深度学习知识点全面总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
人工智能深度学习系列—深入探索IoU Loss及其变种：目标检测与分割的精度优化利器
u013889591的专栏
08-04 1469
在深度学习的目标检测和分割领域，评估预测结果与真实标注之间的一致性是提升模型性能的关键。IoU Loss（Intersection over Union Loss）及其变种损失函数，因其直观的几何特性和对重叠度的敏感性，成为这些任务中的核心指标。本文将详细介绍IoU Loss及其变种的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。IoU Loss，即交并比损失，是一种衡量预测边界框与真实边界框重叠程度的损失函数。
深度学习目标检测
m0_68254399的博客
10-10 1277
另一部分是位置损失，用于衡量目标位置的预测准确性，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交并比损失（IoU Loss）、广义交并比损失（GIoU Loss）、距离交并比损失（DIoU Loss）等。最终的预测结果是7x7x30的张量，其中7x7表示网格的数量，30包含了两个边界框的5个预测值（共10个值）和20个类别的概率。• 定位误差：使用平方误差来计算预测的边界框中心坐标与真实坐标之间的差异，对于边界框的宽和高，则使用平方根误差，这样可以降低对大尺寸边界框的误差惩罚，使模型更关注小尺寸边界框的误差。
深度学习之损失(Loss)函数的介绍【详解】
qq_23022733的博客
06-30 6370
深度学习之损失函数的介绍
Sigmoid函数：从生物生长曲线到神经网络激活的桥梁
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拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 547
Sigmoid函数是机器学习历史上的一座里程碑。它凭借其直观的概率解释和平滑的性质，为逻辑回归和早期神经网络提供了关键的动力。它像一把钥匙，打开了利用非线性模型处理分类问题的大门。然而，其固有的梯度消失和计算效率问题，也促使研究者寻找更优的替代方案，如ReLU。如今，在深度神经网络的隐藏层中，Sigmoid已较少使用，但其在二分类输出层门控循环单元（如LSTM）以及需要特定输出范围的任务中，依然保有一席之地。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.9 自我组织特征映射（Self-Organizing Fearure Map）
sensen_kiss的博客
11-30 698
自我组织映射(SOM)是一种模拟大脑神经元自组织特性的无监督学习算法。它通过竞争学习机制将高维输入数据映射到低维(通常二维)离散空间，同时保持输入数据的拓扑结构。SOM算法包含三个核心过程：竞争(选择最佳匹配神经元)、合作(激活邻近神经元)和突触适应(调整权重)。这种机制使得相似输入在输出空间中彼此靠近，形成有序的特征映射(如音调映射、视网膜映射等)。SOM通过"墨西哥帽"函数实现短程兴奋和长程抑制，可用于数据降维和模式识别，广泛应用于数据可视化和特征提取领域。
动态神经网络时间序列预测：基于Matlab的NARX实现、应用研究及对比实验的完美运行源代码
2509_94268504的博客
12-01 187
先看实战效果：用某工业园区历史电力负荷数据（含温度、湿度等外部变量）做未来24小时预测，NARX的MAPE能压到3.8%，比传统ARIMA模型提升40%以上。今天咱们直接上代码，手把手教你在Matlab里玩转带外部输入的动态神经网络预测，文末还准备了同场景下的LSTM对比彩蛋。模型保存建议用新版Matlab的exportNetworkToTensorFlow函数，直接转成ONNX格式部署到生产环境，别再用上古时代的save/load方法了，兼容性能坑到你怀疑人生。但数据量超过10万条时，LSTM开始反超。
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 423
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
超越梯度消失：LSTM的数学本质与工程实现新探
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12-01 461
在深度学习的发展历程中，循环神经网络(RNN)曾被认为是处理序列数据的自然选择。然而，传统的RNN在实际应用中面临着和两大核心挑战。1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出的长短期记忆网络(LSTM)通过精巧的门控机制，成功解决了这些问题，成为序列建模的重要里程碑。本文将从数学原理和工程实现两个维度，深入剖析LSTM的内部工作机制，并探讨在现代深度学习框架下的优化实践。
RNN公式推导、案例实现及Python实现
m0_46670850的博客
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反向传播的推导。
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
java1234的博客
12-01 633
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
基于深度学习的无人机目标检测方法研究
无人机目标检测作为计算机视觉与深度学习交叉领域的重要研究方向，近年来在农业植保、灾害监测、城市安防、交通管理以及军事侦察等多个实际场景中展现出巨大的应用潜力。随着无人机技术的普及，其在空域中的广泛使用...
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