当前位置： 首页 > article >正文 Loss：Focal Loss for Dense Object Detection article 2024/10/21 18:11:47 目录 3. 焦点损失（Focal Loss） 3.1. 平衡交叉熵 3.2. 焦点损失定义 3.3. 类别不平衡与模型初始化 3.4. 类别不平衡与两阶段检测器 4. RetinaNet 检测器。 4.1. 推理与训练。 3. 焦点损失（Focal Loss） 焦点损失（Focal Loss）旨在解决单阶段目标检测场景中训练时前景和背景类别之间的极端不平衡问题（例如，1 : 1000）。我们从二元分类的交叉熵（CE）损失开始引入焦点损失： C E ( p , y ) = { − 查看全文 http://www.kler.cn/news/359049.html 相关文章： sql数据库命令行操作(数据库的创建和删除) sql-labs靶场第十四关测试报告 Wireshark下载和安装 计算机网络——无连接传输UDP go 包相关知识 20241021下载B站json格式的字幕并通过python3转换成为SRT格式 DNS代理是什么？浅析DNS代理的工作原理及应用 大数据存储计算平台EasyMR：大数据集群动态扩缩容，快速提升集群服务能力 浅谈c#编程中的异步编程 @JsonIgnoreProperties做接口对接时使用带来的好处 数据中心母线槽测温监控装置的优势和如何选型 AJAX——AJAX 取消请求 Linux：线程 详解Oracle审计（二） 什么是SCRM？为什么企业要做SCRM？ 5种边界填充 代码随想录第一天|704.二分查找 27.移除元素 【论文精读】把一切转成mesh！MeshAnything和MeshAnythingV2论文解析 使用centos8在docker环境下编译ceph reef并使用s3cmd与awscli测试 【某农业大学计算机网络实验报告】实验五 TCP 运输连接管理
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