Perda de foco para Dense Detecção de Objeto - 1 - Papel de Aprendizagem - Code World

Perda de foco para Dense Detecção de Objeto - 1 - Papel de Aprendizagem

Others 2020-03-17 12:11:32 views: null

NoSuchKey

Acho que você gosta

Origin www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/12273140.html

Perda de foco para Dense Detecção de Objeto - 1 - Papel de Aprendizagem

Função de perda de detecção de objeto

Função de perda para detecção de alvo

Detecção de imagem - RetinaNet: perda focal para detecção de objetos densos (arXiv 2018)

Aprendizagem LVGL (5): preservação do foco e restauração de botões físicos para alternar o foco

[Artigo | Reaparecimento] Detecção de marcos com foco nas vértebras para avaliação de escoliose

Construção de perda de similaridade de aprendizagem contrastiva PairConLoss

Interpretação de papel--K-Radar: Detecção de objeto de radar 4D para direção autônoma em várias condições climáticas

[Todas as funções de perda para aprendizagem profunda] Implementado em NumPy, TensorFlow e PyTorch (1/2)

Detecção de Objeto Rotativo

MPDIoU: uma perda para a regressão de caixa delimitadora eficiente e precisa - notas de estudo em papel

Notas de papel: DETR: Detecção de objeto de ponta a ponta com transformadores (de Li Mu e Zhu)

Aprendizagem de detecção de descritor

Notas de estudo de detecção de alvo para a configuração da taxa de aprendizagem inicial

Vue: Detecção de mudança de objeto

Destilação de dados de aprendizagem semissupervisionada (leitura de papel)

A diferença entre detecção de objeto de vídeo e detecção de objeto de imagem

YOLOv3: uma melhoria incremental - 1 - Papel de Aprendizagem

【ICCV 2023】FocalFormer3D: Foco em instâncias difíceis para detecção de objetos 3D

Registro de truques de treinamento para algoritmo de classificação de imagem de detecção de objeto

Resumo das funções de perda comuns (perda de L1, perda de L2, perda de probabilidade de log negativo, perda de entropia cruzada, perda de incorporação de dobradiça, Margi)

Detecção de alvo - o papel do conjunto de val

PyTorch - Solução para modelar o problema de perda (perda) de treinamento NaN

Aprendizagem básica de aprendizado profundo - o papel do kernel de convolução 1x1 (na CNN)

[Todas as funções de perda para aprendizagem profunda] Implementado em NumPy, TensorFlow e PyTorch (2/2)

Interpretação de papel - Encaixe eficiente em forma de L para detecção de veículos usando scanners a laser

MonoDETR: Transformador guiado em profundidade para interpretação de papel de detecção de objetos 3D monocular

Transformação de Incorporação de Posição para Detecção de Objeto 3D Multi-View (PETR: Transformação de Incorporação de Posição para Detecção de Objeto 3D Multi-View)

Objeto personalizado Keras "habilidades de desenvolvimento" (camada, função de avaliação e perda)

Notas de leitura em papel (33) [CVPR 2019]: Aprendizagem conjunta discriminativa e generativa para a re-identificação de pessoa

Recomendado

Clasificación

Diario

Más

2025-04-29(0)

2025-04-28(0)

2025-04-27(0)

2025-04-26(0)

2025-04-25(0)

2025-04-24(0)

2025-04-23(0)

2025-04-22(0)

2025-04-21(0)

2025-04-20(0)