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最新推荐文章于 2024-04-11 13:50:40 发布
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2024年运维最新深度学习之目标检测（十一）--DETR详解
2401_83947398的博客
05-01 921
ci​=ϕ 的类别损失，将分类损失除了 10，降低其作用，因为正负样本不均衡。目标边界框回归损失则是 IOU 损失和 L1 损失的加权和，其中 IOU 损失对于 Scale 不敏感，L1 损失对于 Scale 敏感。首先是对于那些不是背景的，获得其对应的预测是目标类别的概率，然后用框损失减去预测类别概率。经过匈牙利算法之后，我们就得到了 ground truth 和预测目标框之间的一一对应关系。损失函数和匹配损失不同之处在于，损失函数需要是正值，所以使用了 log-probability。
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PyTorch深度学习实战（44）——基于 DETR 实现目标检测
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盼小辉丶的博客
06-04 9216
基于 DETR 的目标检测模型是将 Transformer 网络引入目标检测任务中，与传统的基于区域提议的检测方法有所不同。DETR 模型的核心思想是将目标检测问题转化为集合预测问题，通过将图像中的所有位置视为一个集合，并通过 Transformer 完成对整个集合的编码和解码过程，从而在单个前向传递中直接预测出目标的类别和边界框。在本节中，我们将学习 transformer 和 DETR 的原理，并使用 PyTorch 实现 DETR 以执行目标检测任务。
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深度学习之目标检测（十一）--DETR详解，2024年最新圆我大厂梦
2401_84264429的博客
04-11 1130
目标边界框回归损失则是 IOU 损失和 L1 损失的加权和，其中 IOU 损失对于 Scale 不敏感，L1 损失对于 Scale 敏感。首先是对于那些不是背景的，获得其对应的预测是目标类别的概率，然后用框损失减去预测类别概率。2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?
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