sigmoid函数如下图所示: \sigma(z_{i})值接近0或者1的时候,\sigma^{'}(z_{i})的值都会接近于0。这导致模型在一开始学习的时候速率非常慢,而使用交叉熵作为损失函数则不会导致这样的情况发生。 但是在目标检测领域,一张图像上负样本数量太大,占总loss的大部分,这种样本类别不均衡的情况会导致模型的优化方向...
我们提出了平均定位召回精度(aLRP),这是一种统一,有界,平衡和基于ranking的损失函数,用于目标检测中的分类和定位任务。 aLRP扩展了平均召回率(LRP)性能指标(Oksuz等人,2018),其灵感来自于平均精确度(AP)损失如何将精确度扩展到基于ranking的损失函数进行分类(Chen等人,2020)。 aLRP具有以下明显优势: (i)aLRP是分类...
全中文注释.(The loss function of retinanet based on pytorch).(You can use it on one-stage detection task or classifical task, to solve data imbalance influence).用于one-stage目标检测算法,提升检测效果.你也可以在分类任务中使用该损失函数,解决数据不平衡问
百度试题 结果1 题目BineryCrossEntropy可作为()问题的损失函数。 A. 回归 B. 二分类 C. 多分类 D. 目标检测 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
总的来说，多模态目标检测确实可以提高检测准确率，而且可以使用分类损失函数来提升检测效果。但是也需要...
Mean Squared Errors 和Sum of Squared Errors哪一种更能利于损失收敛,二者对模型的优化和收敛效果有什…