qq_60865111的博客

在机器学习和深度学习领域，激活函数是神经网络的核心组件，它们通过引入非线性特性，使模型能够捕捉复杂的模式和关系。在分类任务中，Softmax 和 Sigmoid 是两种最常用的激活函数。尽管它们都能将实数映射到概率空间，但它们的数学定义、应用场景和实际效果有着显著差异。

如何在改进模型后快速评估它的整体性能效果，避免漫长的训练等待，还能保证结果既可对比又真实可靠

YOLOv12源码及模型权重——免费下载

本文将详细介绍如何在自定义数据集上训练YOLOv12模型，包括数据集准备、模型训练和推理验证的全流程。您将学习如何利用Google Colab环境和Roboflow工具，基于一个示例数据集（集装箱检测）完成YOLOv12的训练，并获得可用于实际应用的目标检测模型

2025年2月，来自布法罗大学和中科院大学的团队提出了《YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors》，在YOLO框架中首次引入以注意力机制为核心的设计，推出了YOLOv12。这一模型不仅保留了实时检测的高速特性，还通过创新的网络架构设计，显著提升了检测精度，超越了此前所有主流实时目标检测器。

实现K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）对于YOLO（You Only Look Once）自定义数据集的目标检测任务可以显著提升模型的可靠性和泛化能力。

目标检测模型性能评估：mAP50、mAP50-95、Precision 和 Recall 及测试集质量的重要性

神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）提出了一种全新的方法，通过神经网络隐式表示3D场景，并基于体积渲染技术生成高质量的图像。NeRF的基本思想是将空间中的每个点表示为一个五维的函数，神经网络学习到这一函数后，可以通过它来生成任何视角下的场景图像。

傅里叶变换最适合用于平稳信号的频域分析，能够准确揭示频率成分；短时傅里叶变换则能够有效捕捉时变信号的局部特性，尽管存在时频分辨率的折衷问题；小波变换在处理非平稳信号时，提供了更为灵活和精确的时频局部化能力，尤其擅长分析局部突变和边界特征；而超小波变换则是在小波变换基础上的进一步提升，它突破了小波变换的局限，能够更加精细地处理复杂信号的多尺度特征。

本文提出了一款开源的全自动激光雷达-相机联合标定标定工具箱，支持多种激光雷达和相机模型，标定过程无需目标，仅需一次数据配对，实现全自动化。工具箱通过SuperGlue算法找到2D-3D对应关系，结合RANSAC和基于归一化信息距离的配准优化变换估计。此外，工具箱还提供动态数据集成和手动2D-3D对应创建功能。实验表明，该工具箱在标定精度和鲁棒性方面优于现有方法，适用于多种激光雷达和相机组合

张正友标定法与相机标定(基于MATLAB与单目相机)

关于计算机视觉中的相机畸变模型概述