引入 監(jiān)督學習的過程可以概括為：最小化誤差的同時規(guī)則化參數(shù)。最小化誤差是為了讓模型擬合訓練數(shù)據(jù)，規(guī)則化參數(shù)是為了防止過擬合。參數(shù)過多會導致模型復雜度上升，產(chǎn)生過擬合，即訓練誤...
發(fā)簡信
IP屬地：廣西
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L1,L2,L0區(qū)別，為什么可以防止過擬合 -
Java高級特性——反射
概述 定義 JAVA反射機制是在運行狀態(tài)中，對于任意一個類，都能夠知道這個類的所有屬性和方法；對于任意一個對象，都能夠調用它的任意方法和屬性；這種動態(tài)獲取信息以及動態(tài)調用對象...
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好不容易發(fā)好的呆被搶走了><
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ConcurrentHashMap線程安全原理原文 總結： 分段機制：segment，每段加reentrantLock可重入鎖定位元素：1 找segment數(shù)組下標 2 找segment的HashEntry數(shù)組下標ge...
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Java:常用包詳解
java.lang 該包提供了Java編程的基礎類，例如 Object、Math、String、StringBuffer、System、Thread等，不使用該包就很難編寫J...
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Java方法的覆蓋(重寫)
方法的覆蓋（override)重寫（rewrite）對從父類中繼承來的方法進行改造在子類繼承父類時發(fā)生 方法覆蓋的規(guī)則在子類中的覆蓋方法與父類中被覆蓋的方法應具有相同的方法名...
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親測有效，蟹蟹
Teamviewer 被檢測為商業(yè)用途
【背景】無論是否登錄Teamviewer賬號，在控制另外一臺電腦時，總是提示檢測到商業(yè)用途，5分鐘便斷開連接并且強制3分鐘內不允許再次控制其他設備；據(jù)說可以向Teamview...
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Teamviewer 被檢測為商業(yè)用途
【背景】無論是否登錄Teamviewer賬號，在控制另外一臺電腦時，總是提示檢測到商業(yè)用途，5分鐘便斷開連接并且強制3分鐘內不允許再次控制其他設備；據(jù)說可以向Teamview...
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初探softmax冒泡~又是新的一周鴨！經(jīng)歷了昨天的多次地震，要更珍惜生命，努力鴨！ Softmax 首先，我們要先了解一下，什么是Softmax？Softmax是用于分類過程，用來實現(xiàn)多分類...
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Iterator的使用
Iterator（迭代器）是一個接口，它的作用就是遍歷容器的所有元素。Iterator iter = list.iterator(); // 注意iterator，首字母小寫...
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機器學習基礎（8）- 樸素貝葉斯分類模型
本文主要用于理解樸素貝葉斯模型的原理，并且通過對實際案例的剖析來加深大家的理解。 基本目錄如下： 先導數(shù)學知識1.1 條件概率1.2 貝葉斯定理1.3 條件獨立 樸素貝葉斯模...
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tensorflow中的“tf.name_scope()”有什么用？1. tf.name_scope()命名空間的實際作用 （1）在某個tf.name_scope()指定的區(qū)域中定義的所有對象及各種操作，他們的“name”屬性上會增加該命名區(qū)...
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還是說，你的意思是，這個原圖中的目標，
落在13*13的網(wǎng)格中的第1個網(wǎng)格，那么第1個網(wǎng)格產(chǎn)生的3個anchor先記錄下來；
然后落在26*26的網(wǎng)格中的第2個網(wǎng)格，那么第2個網(wǎng)格產(chǎn)生的3個anchor也記錄下來；
最后落在52*52的網(wǎng)格中的第3個網(wǎng)格，那么第3個網(wǎng)格產(chǎn)生的3個anchor先記錄下來。
這樣，這個目標就會有9個anchor，這9個anchor和gt的IOU最大的anchor是，第i個網(wǎng)格的第j個anchor那么Iij則需要計算坐標損失和分類損失。是這樣嗎？
還有一個問題，您在損失函數(shù)的公式中的S代表多少呢？是13？26？52？還是（13+26+52）呢？？還有B是多少呢是3？還是9呢？？感謝感謝??！關于YOLOv3的一些細節(jié)
本文是我對YOLO算法的細節(jié)理解總結，本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關論文，文中不會談及YOLO的發(fā)展過程，不會與其他對象檢測算法進行對比，也不會介紹YOLO9000相關的...
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博主，想問個問題，文中你說
“下面我們來說明如何確定某個grid cell的bounding box是否負責預測該grid cell中的對象：前面在說明anchor box的時候提到每個bounding box負責預測的形狀是依據(jù)與其對應的anchor box（bounding box prior）相關的，那這個anchor box與該對象的ground truth box的IOU在所有的anchor box（與一個grid cell中所有bounding box對應，COCO數(shù)據(jù)集中是9個）與ground truth box的IOU中最大，那它就負責預測這個對象”
怎么叫負責這里，產(chǎn)生的分支有三個，13；26；52，那么，每個分支對應回原圖應當是三種網(wǎng)格格式了吧，那么比如原圖中有一個目標，這個目標在13的分支網(wǎng)格中是第1個，在26的網(wǎng)格中是第2個網(wǎng)格，在52的網(wǎng)格中是第3個網(wǎng)格，你說哪一個anchor去負責這個目標呢？我本來理解的是，三個分支，各自檢測自己的，但是您的文章中說“與一個grid cell中所有bounding box對應，COCO數(shù)據(jù)集中是9個” 按照我的理解，這應該是3個，但是您說是9個，這里可以解釋一下嗎？實在想不明白？？感謝關于YOLOv3的一些細節(jié)
本文是我對YOLO算法的細節(jié)理解總結，本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關論文，文中不會談及YOLO的發(fā)展過程，不會與其他對象檢測算法進行對比，也不會介紹YOLO9000相關的...
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關于YOLOv3的一些細節(jié)本文是我對YOLO算法的細節(jié)理解總結，本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關論文，文中不會談及YOLO的發(fā)展過程，不會與其他對象檢測算法進行對比，也不會介紹YOLO9000相關的...
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你好，請問那個目標大小損失中的N表示的是什么？是所有關鍵點都需要計算損失嗎？還是只計算真正的關鍵點的目標大小損失呢？就是不明白的是，你當時在圖上利用高斯分布撒了關鍵點，然后關鍵點的個數(shù)為N，應該是撒關鍵點之后的個數(shù)吧？那么計算目標大小的損失的時候呢，是計算撒完關鍵點的 所有點呢，還是只計算真值點呢？
CenterNet：Objects as Points
整體信息： 這篇文章題目言簡意賅，就非常吸引人眼球。不同于CornerNet預測一對角點得到bbox，以及基于CornerNet改進的CenterNet預測三個點得到bbo...
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經(jīng)典分類CNN模型系列其四：Resnet介紹 終于可以說一下Resnet分類網(wǎng)絡了，它差不多是當前應用最為廣泛的CNN特征提取網(wǎng)絡。它的提出始于2015年，作者中間有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren...
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愛生活，愛人生，愛讀書，愛思考的AI工程師。
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@mrhalyang OK，肯定會標明~感謝！
關于YOLOv3的一些細節(jié)
本文是我對YOLO算法的細節(jié)理解總結，本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關論文，文中不會談及YOLO的發(fā)展過程，不會與其他對象檢測算法進行對比，也不會介紹YOLO9000相關的...
