IOU損失
YOLO損失函式不能很好地轉換為mAP指標,該指標在計算中大量使用了Union上的Intersection。因此,在考慮到最終預測的情況下編輯訓練損失函式是很有用的。這個編輯也出現在YOLOv4中。
相關文章
- 損失函式函式
- 交叉熵損失CrossEntropyLoss熵ROS
- MarshalByRefObject 的效能損失Object
- 3D高斯損失函式(1)單純損失函式3D函式
- Pytorch 常用損失函式PyTorch函式
- 損失函式綜述函式
- Triplet Loss 損失函式函式
- 例項解釋NLLLoss損失函式與CrossEntropyLoss損失函式的關係函式ROS
- DDMP中的損失函式函式
- PyTorch:損失函式loss functionPyTorch函式Function
- Pytorch中的損失函式PyTorch函式
- TensorFlow損失函式專題函式
- 3D高斯損失函式(2)新增BA最佳化和結構損失3D函式
- SSD的損失函式設計函式
- 談談交叉熵損失函式熵函式
- 邏輯迴歸 損失函式邏輯迴歸函式
- 聊聊損失函式1. 噪聲魯棒損失函式簡析 & 程式碼實現函式
- 手遊中的損失厭惡心理
- 2.3邏輯迴歸損失函式邏輯迴歸函式
- 詳解常見的損失函式函式
- Match:2022年戀愛詐騙受害者損失超過13億美元 平均損失為4400美元
- TensorFlow筆記-06-神經網路優化-損失函式,自定義損失函式,交叉熵筆記神經網路優化函式熵
- 無線通道-路徑損失以及通道衰落
- 焦點損失函式 Focal Loss 與 GHM函式
- 邏輯迴歸損失函式(cost function)邏輯迴歸函式Function
- 圖示Softmax及交叉熵損失函式熵函式
- MySQL執行在docker容器中會損失多少效能MySqlDocker
- 人臉識別損失函式疏理與分析函式
- IATA:全球航空業損失將升至2520億美元
- Java中的小數運算與精度損失Java
- 理解神經網路的不同損失函式神經網路函式
- Facebook + Instagram + WhatsApp 同時故障,損失上億美金APP
- 邏輯迴歸:損失函式與梯度下降邏輯迴歸函式梯度
- 神經網路基礎部件-損失函式詳解神經網路函式
- Beanstalk DeFi平臺遭攻擊損失1.82億美元Bean
- Cream Finance 再次遭受攻擊,損失約1.3億美金NaN
- 一個單引號引發的 MySQL 效能損失MySql
- 換個角度看GAN:另一種損失函式函式