深海的yu-优快云博客

原创【自适应识别Simulink模型中的配置or引用配置中的参数】

自适应识别配置or引用的配置中的数据脚本如图脚本如图

2024-04-18 09:03:48 206

原创 matlab提取figure图像中的数据data

matlab提取图像中的数据fig

2022-12-16 17:58:25 1801 1

原创【实习日志-0831】

感觉c++项目经验欠缺，想跟着官网的教程走一遍流程，即上面路径下的图像分割基于onnx->engine实现C++ API inference链接:中------->

2022-12-11 19:47:35 189

原创 QT开发笔记-基础篇章信号/槽 SIGNAL/SLOT

QT- 学习基础篇，信号与信号槽的使用

2022-11-03 16:15:16 373

原创【ubuntu18.04中将一个文件夹中所有图片文件移动到另一个文件夹中】

ubuntu18.04中将一个文件夹中所有图片文件移动到另一个文件夹中

2022-07-06 14:18:56 973

类别是包含关系的BCEWithLogitsLoss 可以用于多标签分类的，一个目标可以属于一个或者多个类别，例如一个目标可以是人，男人，儿童，类别存在一种包括关系。因为BCEWithLogitsLoss = Sigmoid + BCELoss，BCEWithLogitsLoss将Sigmoid加入了损失函数中。Sigmoid概率和不需要是1。例如sigmoid的计算结果取出一行看示例代码中的输出[0.5100, 0.6713, 0.5025]这个数累加起来不是1，如果定义阈值大于等于0.50。那么这个

2022-05-05 16:18:36 1767

原创 YOLOv5将IOU Loss替换为EIOU Loss

YOLOv5将IOU Loss替换为EIOU Loss

2022-05-05 15:54:32 7346 14

原创 IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数分析及Pytorch实现

IOU Loss算法作用：Iou的就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下，Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。def Iou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'): ''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] bbox:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] reduction:"mean"or"s

2022-05-05 15:46:06 4706 1

转载基于labelimage标注yolo数据集

目录一、准备工作二、使用labelimage1.命令行窗口命令2.设置labelimage参数、属性一、准备工作制作文件夹VOC2007的目录结构为：├── VOC2007│├── JPEGImages 存放需要打标签的图片文件│├── Annotations 存放标注的标签文件│├── predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）1.JPEGImages..

2021-11-15 12:46:16 1024

原创梯度下降合集

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库总结前言哔哩哔哩梯度下降随机梯度下降、mini-batch、牛顿法、动量法、…还有两种来着…一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库总结提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便

2021-11-14 12:31:37 1032

转载 softmax和交叉熵

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录1.softmax初探2.softmax的定义3.softmax与交叉熵损失函数4.softmax VS k个二元分类器5、各种损失函数1.均方差损失函数(Mean Squared Error)2.均方差损失函数(Mean Squared Error)3.MSE与sigmoid函数不适合配合使用4.交叉熵损失函数与sigmoid函数配合使用5.交叉熵损失函数与softmax函数配合使用2.读入数据总结1.softmax初探在机器学

2021-11-14 12:25:58 3683

转载深度学习必会10题

目录前言一、sigmoid和softmax的区别和联系？二、分类一般用什么损失函数？交叉熵的公式是什么？1.0-1损失函数：2.Hinge loss：：三、训练中出现过拟合的原因？深度学习里的正则方法有哪些/如何防止过拟合？四、l1、l2原理？dropout具体实现原理，随机还是固定，训练过程和测试过程如何控制，是针对sample还是batch？五、weight decay和范数正则有什么关系？六、详细比较sigmoid、relu、leaky-relu等激活函数？1.sigmoid公式：2. tanh公式：

2021-11-14 11:22:50 780

转载 YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分

YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集标签为yolo格式数据集划分训练集和验证集VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集yolov5训练所需要的文件格式是txt格式的，基于labelimage标注的格式有VOC(xml格式)，同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和验证集。本文基于python，实现了将xml格式的标签文件转换为txt文件，同时按比例划分为训练集和验证集的功能。import xml.etr

2021-11-12 23:21:59 21451 18

粒子群算法求最大最小值matlab代码报告

f(1)=2*x(1)^2-3*x(2)^2-4*x(1)+5*x(2)+x(3) 粒子群算法和遗传算法思想都很接近，都是一个通过对比去寻找最优解的过程，基于粒子群算法求最大最小值matlab代码，包含matlab源代码和报告，可直接运行出结果。有一群鸟去寻找食物，其目的在于找到食物最多的地方，然后再大家一起去那里定居，但是每只鸟都会找到自己认为食物最多的地方，这个就叫做局部最优；为了防止陷入局部最优，所以大家定期会聚集在一起讨论，并进行食物量多少的比较，最终找到食物最多的地方，便是全局最优解。

2022-12-11

遗传算法求最大最小值-MATLB代码报告

f(1)=2*x(1)^2-3*x(2)^2-4*x(1)+5*x(2)+x(3) 基于遗传算法求最大最小值matlab代码遗传算法（GA）可能是最早开发出来的模拟生物遗传系统的算法模型。它首先由Fraser提出，后来有Bremermann和Reed等人再次提出。最后，Holland对遗传算法做了大量工作并使之推广，因此被认为是遗传算法的奠基人。遗传算法模拟了基因进化，在这个模型中，个体的性状通过基因型表达。选择算子（模拟适者生存）与交叉算子（模拟繁殖），是遗传算法的主要驱动算法。