算法的正确打开方式

最新推荐文章于 2024-06-05 14:39:57 发布
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#算法

  • 先知道算法是做什么的

  • 再搞清楚算法的架构和大体原理

  • 运行一个Demo，观看效果

  • 找一个切入点，调戏这个系统
    注1：可以咨询老工程师，以切入一个最佳点。或者选择那个能最先运行起来的子系统作为切入点
    注2：这阶段才是看书的最佳时机，而且这里所谓的看书，不是全部看，而是有针对性地查阅书籍。在查阅的过程中，连点成线，聚线成面。

【深度学习】锚框损失 IoU Loss、GIoU Loss、 DIoU Loss 、CIoU Loss、 CDIoU Loss、 F-EIoU Loss
q742971636的博客
03-26 5657
文章目录IoU Los （Intersection over Union）GIoU Loss（考虑重叠面积）Generalized Intersection over UnionDIoU Loss（考虑重叠面积，中心点距离）Distance IoUCIoU Loss（考虑重叠面积，中心点距离，宽高比）Complete IoU LossCDIoU Loss (Control Distance IoU Loss)F-EIoU Loss（Focal and Efficient IOU Loss）在模型上的效果评
CIoU Loss（Complete Intersection over Union Loss）​损失函数解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-27 1623
CIoU Loss 是目标检测中用于边界框回归的高级损失函数，在DIoU的基础上进一步引入长宽比惩罚项，联合优化重叠面积、中心点距离和形状差异，显著提升定位精度。
算法基础-打开算法之门-18.5.12-第二章-如何描述和评估算法
weixin_42202015的博客
05-13 403
深入理解 YOLOv4 中的 CIOU 损失函数计算方法
AI_dataloads的博客
11-13 1万+
CIOU 损失函数是 YOLOv4 在原有 IOU（Intersection over Union）损失函数基础上的改进版本。它考虑了目标框之间的完整交叉，并引入了修正因子，以更精准地度量目标框之间的相似性。CIOU 损失函数的计算方法相比于传统 IOU 更为复杂，但这也使得模型在训练过程中能够更好地理解目标框的准确位置和形状。CIOU 损失函数在设计上考虑了目标框的形状信息，通过引入修正因子，使得损失对于不同形状的目标框更具鲁棒性。这使得模型更容易捕捉目标的准确形状。
GIoU DIoU CIoU loss 损失函数
不佛的博客
12-01 1万+
目标检测任务中，Bounding Box的评估指标是IoU，IoU范围在(0,1)(0,1)(0,1)之间，具有尺度不变性，而且可以衡量各种形状的匹配程度。我们自然会考虑能否将IoU设计为一个损失函数。 IoU loss 最简单的，直接将1-IoU定义为损失，我自己在简单的目标检测项目中尝试过，基本没有办法学习，主要原因是：当预测框和目标框不相交时，IoU始终为0，损失函数不可导，无法优化。 另外这种损失定义方式无法区分IoU的各种情况，同样的IoU值，重叠形状可以有许多种，它们在效果上是有差异的，因此
目标检测中的损失函数：IOU_Loss、GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss
JulyLi2019的博客
12-04 4217
之前在项目中存在目标检测框内嵌的情况（目标检测框存在内嵌情况分析与解决），正好趁这个机会记录下目标检测中常用的几种IOU_loss函数。IOU_Loss作为传统的衡量标准，为我们提供了一个基础,而GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss则在其基础上引入了更多的信息，如目标框的形状和相对位置等，从而使得模型更加准确地学习目标的位置和形状。！！2023年12月4日20:03:02。
目标检测算法常用Loss——DIoU GIoU CIoU
AI_eNyu的博客
05-07 3070
目标检测算法常用Loss 文章目录目标检测算法常用Loss1. 差值平方损失2. IoU Loss3. GIoU Loss4. DIoU Loss5. CIoU Loss6. 说明和补充6.1说明6.2 补充 1. 差值平方损失 在YOLOv3及YOLOv1,v2版本均采用的均值平方损失，也称为L2损失。L2损失在目标检测问题上不能很好的表现出ground truth 和预测框之间的位置，重合等关键信息。所以衍生出一系列关于IoU的损失。 2. IoU Loss 如下图三种不同的情况，明显第三个预测框与
解读！《算法笔记》的正确打开方式（目录索引+章节总结）
九筒的博客
03-17 4647
个人阅读《算法笔记》过程中，每啃完一章（难度高，内容多，不易消化的会对小节进行总结）会做一个小总结，总结里面涵盖这一章的专题要点，可解的问题，注意要点。个人水平和个人理解有不到位的地方，请指正讨论。 目前正在啃动态规划，PAT甲乙级代码会放在Github上欢迎大家下载——PAT甲乙级代码合集希望大家可以watch，star，fork三连 持续更新中……预计四月底完成 目录 第1章 如何使用本书：...
博文《入门机器视觉的正确打开方式-徒手撸一个python+opencv实现的机器视觉简易调试工具（上）》的exe打包调试资源
06-17
博文《入门机器视觉的正确打开方式——徒手撸一个python+opencv实现的机器视觉简易调试工具（上）》的exe打包调试资源，功能描述： 1、指定路径载入图片：先点击【图像源1】，再点击【选择文件】选取指定目录图片，...
掌握ChatGPT的正确打开方式
dddwes的博客
06-05 1861
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。其中，聊天生成预训练变换器（ChatGPT）作为一种新型的对话式AI模型，引起了广泛关注。本文将详细介绍ChatGPT的正确使用方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
易语言支持黑月的打开加密文件的数据加密算法
05-27
用户必须使用正确的解密密钥和相应的解密算法才能打开这些文件。这在游戏行业尤其常见，以防止玩家非法篡改或盗取游戏资源。 在实际应用中，易语言的开发者可能会通过调用系统API或者使用易语言内置的加密函数来...
西南交通大学算法分析与设计hhy2.1预习实验报告
07-01
- **掌握伪代码描述方法**：了解如何使用介于自然语言和编程语言之间的描述方式来书写算法，提高可读性和可移植性。 - **掌握算法的程序实现方法**：能够将算法思想转化为具体的编程语言代码。 - **掌握程序的调试...
【DIoU CIoU】DIoU和CIoU损失函数理解及代码实现
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-27 4510
文章目录1 引言2 问题分析3 作者思考4 DIoU Loss计算过程5 CIoU Loss计算过程6 IoU/GIoU/DIoU/CIoU代码实现可视化7 感谢链接 1 引言 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。 Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是： Smooth L1 Loss --> IoU Loss --> GIoU Loss -->
目标检测回归损失函数——IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU
爱做菜的炼丹师
02-11 1万+
一、IOU Loss上一篇文章提到L1,L2及其变种只将Bounding box的四个角点分别求loss然后相加，没有引入box四个顶点之间的相关性并且模型在训练过程中更偏向于尺寸更大的物体。在此基础上旷视在2016文章《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》中提出了IOU Loss将4个点构成的box看成一个整体做回归。文章链接：https:...
IOU、GIOU、DIOU、CIOU详解及代码实现
qq_52302919的博客
01-13 1万+
一、IOU Loss 旷视在2016文章《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》中提出了IOU Loss将4个点构成的box看成一个整体做回归。 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.01471.pdf 1. 函数特性 IOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比，再求负对数，但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。如果两个框重合则交并比等于1，Loss为0说明重合度非常高。IOU满足非负性
目标检测中的回归损失函数系列四：DIoU Loss / CIoU Loss
梦坠凡尘
05-12 1万+
论文：https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf YOLOv-DIoU开源代码：https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet
损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU超详细精讲及Pytorch实现
热门推荐
路人贾的博客
06-20 4万+
一文带你了解IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU。超级详细的解读，包含代码实现，适合小白！
【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU与YOLOv5损失函数
三木今天学习了嘛の博客
10-03 1万+
YOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得分的损失。YOLOv5使用 CIOU Loss作为bounding box回归的损失。介绍了IOU、GIOU、DIOU、CIOU的定义和不足。
IOU_GIOU_DIOU_CIOU_EIOU优缺点总结
weixin_45074568的博客
12-13 1万+
IOU GIOU DIOU CIOU EIOU 优点 IOU算法是目标检测中最常用的指标，具有尺度不变性，满足非负性；同一性；对称性；三角不等性等特点。 GIOU在基于IOU特性的基础上引入最小外接框解决检测框和真实框没有重叠时loss等于0问题。 DIOU在基于IOU特性的基础上考虑到GIOU的缺点，直接回归两个框中心点的欧式距离，加速收敛。 CIOU就是在DIOU的基础上增加了检测框尺度的loss，增加了长和宽的loss，这样预测框就会更加的符合真实框。 EIOU在CIOU的基础上分别...
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