目標檢測中Loss函式：Focal Loss反向求導
其中的分母的平方是整體的平方，先來看看softmax是如何求導的：
相關推薦
目標檢測中Loss函式：Focal Loss反向求導
focal Loss梯度求導的鏈式法則：轉載: https://blog.csdn.net/linmingan/article/details/77885832 反向傳播網路的工作過程是首先進行資訊的前饋，計算出各個節點的輸入輸出值，網路最終的輸出，並把各個節點的輸入
【論文閱讀筆記】目標檢測之RetinaNet--論文閱讀 Focal Loss for Dense Object Detection
【寫在前面】 RetinaNet 是目前目標檢測最為優秀的方法之一，值得好好拜讀一下，在COCO資料集上達到了單個模型的state of art 的效果, 由Kaiming He團隊所作，作者發現導致one-stage演算法效能劣於two-stage演算法的主要
目標檢測：Focal Loss論文詳解
轉載：http://blog.csdn.net/qq_34564947/article/details/77200104Focal Loss for Dense Object Detection引入問題目前目標檢測的框架一般分為兩種：基於候選區域的two-stage的檢測框架
PIoU Loss：傾斜目標檢測專用損失函式，公開超難傾斜目標資料集Retail50K | ECCV 2020 Spotlight
> 論文提出從IoU指標延伸來的PIoU損失函式，能夠有效地提高傾斜目標檢測場景下的旋轉角度預測和IoU效果，對anchor-based方法和anchor-free方法均適用。另外論文提供了Retail50K資料集，能夠很好地用於評估傾斜目標檢測演算法的效能 來源：曉飛的演算法工程筆記 公
深度學習【17】物體檢測：Focal Loss 反向求導及darknet上的實現
Focal Loss 反向求導及darknet上的實現 Focal Loss 可以解決不平衡分類問題，是在交叉熵損失函式上的擴充套件。詳見，論文：Focal Loss for Dense Object Detection。 該文，主要推導FL在softmax
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（四）：檢測中的精度問題以及evaluation
一、tensorflow提供的evaluation Inference and evaluation on the Open Images dataset：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g
caffe新增層：Focal Loss的caffe實現
1，caffe.proto 原始檔在src/caffe/proto/目錄裡 從492行這些optional裡，作者添加了兩行: optional ReLU6Parameter relu6_param = 208; optional FocalLossParamete
損失函式：Hinge Loss（max margin）
Hinge Loss簡介 Hinge Loss是一種目標函式（或者說損失函式）的名稱，有的時候又叫做max-margin objective。其最著名的應用是作為SVM的目標函式。 其二分類情況下，公式如下： l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中，y是預測值（-1到1之間），t為目標值（±1）。
[論文閱讀]：Focal Loss for dense Object Detection
在2D的影象檢測的任務中，一種有一個比較明顯的問題就是前後景數量上巨大的不平衡，背景一般遠遠多餘前景（也就是目標），這就導致一個問題，就是背景相關的梯度幾乎統治了梯度的傳播過程，本文提出的Focal Loss 就是試圖對損失函式的形態進行更改，從而達到平衡前後景
目標檢測 1 ： 目標檢測中的Anchor詳解
鹹魚了半年，年底了，把這半年做的關於目標的檢測的內容總結下。 本文主要有兩部分： 目標檢測中的邊框表示 Anchor相關的問題，R-CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目標檢測中的邊框表示 目標檢測中，使用一個矩形的邊框來表示。在影象中，可以基於影象座標系使用多種方式來表示矩形框。 最直接的方式
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（一）：預訓練模型的使用
err sync numpy sna sta porting trac git int32 一、運行樣例 官網鏈接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/obje
目標檢測中對端對端（End to end）的理解
End to end：指的是輸入原始資料，輸出的是最後結果，應用在特徵學習融入演算法，無需單獨處理。 end-to-end（端對端）的方法，一端輸入我的原始資料，一端輸出我想得到的結果。只關心輸入和輸出，中間的步驟全部都不管。 端到端指的是輸入是原始資料，輸出是最後的結果，原來輸入端不是
為什麼目標檢測中要將全連線層轉化為卷積層？
參考文章： VGG網路中測試時為什麼全連結層改成卷積層 為什麼使用卷積層替代CNN末尾的全連線層 首先看一下卷積層的特點： 區域性連線：提取資料區域性特徵，比如卷積核的感受野 權值共享：一個卷積核只需提取一個特徵，降低了網路訓練的難度 究竟使用卷積層代替全連線層會帶來什麼好處呢？
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（二）：將檢測結果存入mysql資料庫
mysql版本：5.7 ； 資料庫：rdshare；表captain_america3_sd用來記錄某幀是否被檢測。表captain_america3_d用來記錄檢測到的資料。 python模組，包部分內容參考http://www.runoob.com/python/python-modules.html&
目標檢測中tensorflow常用API以及備選框篩選程式碼分析
目標檢測演算法中，因為產生的備選框特別多，需要刪減。而刪減的方法是NMS（非極大抑制演算法）。網上很多演算法是自己編寫功能程式碼。但是這不是tensorflow中自帶的功能，所以在使用tensorflow恢復模型的時候，sess並不能hold住他們。因此別人需要
基於深度神經網路的目標檢測系列文章一：摘要
注：本文源自本人的碩士畢業論文，未經許可，嚴禁轉載！ 原文請參考知網：知網本論文下載地址 摘 要 隨著計算機效能的飛速提升，蟄伏已久的深度學習演算法終於迎來了高速發展的時期。物體識別（也叫物體檢測，目標檢測）是計算機視覺領域中最有價值的研究方向之一。本論文主要
基於深度神經網路的目標檢測系列文章二：緒論
注：本文源自本人的碩士畢業論文，未經許可，嚴禁轉載！ 原文請參考知網：知網本論文下載地址 第一章 緒論 1.1 研究背景與意義 當人類首次發明計算機時，就已經開始思考如何讓計算機變得智慧。如今，人工智慧（artificial intelligence）已經成為一
目標檢測中的AP和mAP
作者：Wentao 連結：https://www.zhihu.com/question/53405779/answer/419532990 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 mAP定義及相關概念 mAP: mean Aver
目標檢測中常見程式程式碼片段總結
在學習目標檢測的過程中，除了看大神的原作之外，還要學習大神的原始碼，通過原作和原始碼才能更好的學習大神的思想。作為一個新手，在閱讀原始碼的過程是一個倍感煎熬的過程，如果大神的程式碼註釋比較少的話，有的時候為了理解某一個程式碼片段，可能需要花上幾天的時間來理解，這是一個很費時的
【python】小目標檢測中對一幅高解析度圖分塊且改變目標bounding box的座標
很多時候，在小目標檢測中，對於一副高解析度影象，我們很難直接輸入一整幅大圖來進行目標檢測，特別是對於one-stage的方法，如SSD的輸入尺寸是300和512， YOLO的輸入尺寸是416，而高解析度影象通常有幾千×幾千畫素。所以我在此分享將一副高解析度影象分塊同時寫入對應目標的bound