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Yolov3损失函数如何随图像的分辨率变化？

Yolov3是一种目标检测算法，其损失函数在图像分辨率变化时会有所调整。具体来说，Yolov3的损失函数主要包括三个部分：分类损失、定位损失和目标置信度损失。

分类损失：Yolov3使用交叉熵损失来衡量目标的类别预测准确性。对于每个边界框，Yolov3会计算预测的类别概率与实际类别之间的交叉熵损失。这个损失与图像的分辨率无关，因为分类损失只与目标的类别预测相关。
定位损失：Yolov3使用均方差损失来衡量目标的位置预测准确性。对于每个边界框，Yolov3会计算预测的边界框坐标与实际边界框坐标之间的均方差损失。由于边界框坐标是相对于图像尺寸的比例值，所以定位损失会随着图像的分辨率变化而变化。
目标置信度损失：Yolov3使用二元交叉熵损失来衡量目标的置信度预测准确性。对于每个边界框，Yolov3会计算预测的目标置信度与实际目标置信度之间的二元交叉熵损失。与定位损失类似，目标置信度损失也会随着图像的分辨率变化而变化。

总的来说，Yolov3的损失函数在图像分辨率变化时会根据边界框坐标的比例值进行调整，以保持对目标检测的准确性。具体的调整方式可以通过调整损失函数中与边界框坐标相关的权重参数来实现。

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YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍！！

相比于其他目标检测算法，如基于滑动窗口或区域提议的方法，YOLO具有更快的速度，因为它只需要一次前向传递即可完成预测。（4）损失函数：YOLO使用多任务损失函数来训练网络。...该损失函数包括位置损失、置信度损失和类别损失。位置损失衡量预测边界框和真实边界框之间的位置差异。置信度损失衡量边界框是否正确地预测了目标，并惩罚背景框的置信度。类别损失衡量目标类别的预测准确性。...那么网络输出的shape也就是：。（2）目标损失函数损失由三部分组成，分别是：坐标预测损失、置信度预测损失、类别预测损失。使用的是差方和误差。...3.3 改进部分（1）输入端 Mosaic数据扩增：将四张不同的训练图像随机拼接在一起，形成一张马赛克图像。这种方式可以帮助模型学习并适应不同的场景、目标形状和尺度变化。...这些特征图通过网络层的权重随机初始化得到，旨在展示网络在处理数据时的特征提取能力。图中的颜色变化代表特征的激活程度，激活程度越高，说明网络对于图像的某一部分特征越敏感。

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机器学习大牛是如何选择回归损失函数的？

无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。...损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...为了简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。...从计算机求解梯度的复杂度来说，MSE 要优于 MAE，而且梯度也是动态变化的，能较快准确达到收敛。...另外，我们把这三种损失函数对应的 Loss 随着迭代次数变化的趋势绘制出来： MSE： MAE： Huber Loss：对比发现，MSE 的 Loss 下降得最快，MAE 的 Loss 下降得最慢

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【目标检测】从YOLOv1到YOLOX(理论梳理)

损失函数损失函数由三部分构成：定位损失(bounding box损失)：衡量预测框和真实框的差异置信度损失(confidence损失)：衡量是否有目标分类损失(classes损失)...Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。...目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。...于是YOLOv5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...损失函数 YOLOv5的损失主要由三个部分组成： Classes loss，分类损失，采用的是BCE loss，只计算正样本的分类损失。

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YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）

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资源 | 给程序员，准入门级深度学习课程

这一轮课程涵盖了许多主题，包括使用 SSD 和 YOLOv3 进行多对象检测；如何阅读学术论文；更复杂的数据增强（对于坐标变量，像素分类等）；NLP 迁移学习；使用新的 fastai.text 库处理大量文本语料库...；运行和解释 ablation 研究；最先进的 NLP 分类；多模式学习；多任务学习；神经翻译；定制化资源架构；GAN，WGAN 和 CycleGAN；数据伦理；超分辨率；用 u-net 进行图像分割....这些是通过使用损失函数来处理多对象检测的方法，该损失函数可以结合多个对象的损失，进行定位和分类。最后，我们会讨论一下 focal loss，以了解该领域的最新成果。...就其本质而言，这是一种不同类型的损失函数。我们也会看看 Wasserstein GAN 变体，因为它更容易训练，并且对一系列超参数而言更有弹性。...▌第 14 讲：超分辨率 最后一课，我们会深入探讨超分辨率（super resolution），这是一项了不起的技术，它使我们能够基于卷积神经网络来恢复图像的高分辨率细节。

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YOLO-S：一种用于小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络

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【matlab】如何画分段函数的图像

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MATLAB如何画分段函数的图像通常要用MATLAB画分段函数图像的话，总要分段去画非常麻烦，还需要hold on，现在教你一种简单化分段函数的方法，让你一下子知道这个方法的魅力！！...工具/原料 MATLAB软件代码方法/步骤 1 确定你需要的分段函数是怎样一个表达式，比如下面我的这个例子...，利用了判断逻辑数和向量之间的相乘，构造分段函数的表达式 3 点击运行，即可以得到分段函数的图像了。...END 注意事项前面的表达式和后面的逻辑判断相乘的时候，若前后均含有x，那么中间的乘号要是”.*”，即点+乘号。

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图像自适应YOLO：恶劣天气下的目标检测

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目标检测(object detection)系列（十六）YOLOv4：平衡速度与精度

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图像自适应YOLO：模糊环境下的目标检测（附源代码）

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