一、本文介绍本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Slide Loss,并详细说明了优化原因,注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关…
专注于改进RT-DETR模型,🚀 in PyTorch >, Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU and other modules🚀based on Ultralytics - iscyy/RTDETR
🔥🔥🔥专注于改进YOLOv8模型,NEW - YOLOv8 🚀 RT-DETR 🥇 in PyTorch >, Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀 Resources Readme License AGPL-3.0 license Activity Stars 0 stars Watchers 0 watching Forks 0 forks Report repository Release...
Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Back...
本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Slide Loss,并详细说明了优化原因,注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂...