【笔记】Yolo_v3 损失：正例，计算bbox与GT之间的位置和大小差异（MSE），计算80个类别维度与target的one-hot向量间的交叉熵损失；正例和负例，加权求和置信度与GT之间的交叉熵

根据pytorch的代码，Yolov3的损失函数主要包括3个部分：

（1）对于正例，计算bbox与GT之间的位置和大小差异，采用MSE损失函数；

（2）对于正例，计算80个类别维度与target的one-hot向量间的交叉熵损失；

（3）对于正例和负例，分别计算置信度与真实之间的交叉熵，并按照一定的比例系数加权求和。

【笔记】Yolo_v3 损失：正例，计算bbox与GT之间的位置和大小差异（MSE），计算80个类别维度与target的one-hot向量间的交叉熵损失；正例和负例，加权求和置信度与GT之间的交叉熵相关推荐

ROC曲线和AUC评价指标：为什么AUC可以表示正例预测值大于负例预测值的概率？
一.ROC曲线 ROC全称为接收者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristics Curve,ROC Curve),在机器学习领域,它是指在不同阈值的情况下,将得到 ...
线性可分支持向量机，实例，例题：给定三个数据点：x1=(3,3), x2=(4,3), x3=(1,1),. 其中x1，x2为正例，x3为负例，求线性可分向量机。为什么a1=a3=1/4而不是1/5
线性可分向量机理论大家可以自行在论坛上搜索. 题目: 给定三个数据点:x1=(3,3), x2=(4,3), x3=(1,1),. 其中x1,x2为正例,x3为负例,求线性可分向量机. (正例意思是其 ...
机器学习中 True Positives（真正例TP）、False Positives（假正例FP）、True Negatives（真负例TN）和 False Negatives（假负例FN）指什么
文章目录 (原)(有误) 20200206 (有误) 20200206 (正解) (原)(有误) True.False正确检测还是错误检测(如果画出框的,还需考虑个阈值,IOU高于阈值并且分类正确的( ...
已知一个如图所示的训练数据集，其正例点是x1=(3,3)，x1=(4,3),负例点是x3=(1,1)，试求最大间隔分离超平面。
已知一个如图所示的训练数据集,其正例点是x1=(3,3),x1=(4,3),负例点是x3=(1,1),试求最大间隔分离超平面. 从图中可以看出,x2不起作用,所以不用理会方法1: 方法2:考虑求解中 ...
杜伦大学提出GANomaly：无需负例样本实现异常检测
杜伦大学提出GANomaly:无需负例样本实现异常检测本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW.在异常检测模块下,如果没有异常(负例样本)来训练模型,应该如何实现 ...
ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）
欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.ht ...
【编译原理笔记17】代码优化：数据流分析，到达定值分析，到达定值方程的计算
本次笔记内容: 8-5 数据流分析 8-6 到达定值分析 8-7 到达定值方程的计算本节课幻灯片,见于我的 GitHub 仓库:第17讲代码优化_2.pdf 文章目录数据流分析数据流分析(da ...
L1-016 查验身份证（15 分）[PTA][isdigit()函数][加权求和][字符与数值的转换]
一个合法的身份证号码由17位地区.日期编号和顺序编号加1位校验码组成.校验码的计算规则如下: 首先对前17位数字加权求和,权重分配为:{7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8, ...
几何光学学习笔记（12）- 3.7 透镜 3.8 实际光学系统焦点位置和焦距的计算
几何光学学习笔记(12)- 3.7 透镜 & 3.8 实际光学系统焦点位置和焦距的计算 3.7 透镜 1. 单个折射球面的焦距 2. 透镜的焦距公式 3.典型透镜的分析 4.薄透镜 3.8 实 ...

【笔记】Yolo_v3 损失：正例，计算bbox与GT之间的位置和大小差异（MSE），计算80个类别维度与target的one-hot向量间的交叉熵损失；正例和负例，加权求和置信度与GT之间的交叉熵

【笔记】Yolo_v3 损失：正例，计算bbox与GT之间的位置和大小差异（MSE），计算80个类别维度与target的one-hot向量间的交叉熵损失；正例和负例，加权求和置信度与GT之间的交叉熵相关推荐

最新文章

热门文章