夢の船-CSDN博客

原创优化方法对比，SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam

SGD, Momentum, Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, Adamax, Nadam.（1）对于稀疏数据，尽量使用学习率可自适应的算法，不用手动调节，而且最好采用默认参数。（2）SGD通常训练时间最长，但是在好的初始化和学习率调度方案下，结果往往更可靠。但SGD容易困在鞍点，这个缺点也不能忽略。（3）如果在意收敛的速度，并且需要训练比较深比较复杂的网络时，推荐使用学习率自适应的优化方法。...

2022-08-02 14:53:26 704 1

原创 yolo v5 损失函数分析

与yolov1类似，v5损失函数由3个部分组成，分别为 bbox回归损失、目标置信度损失和类别损失。

2022-07-29 09:42:23 21172 11

原创基于IOU的损失函数合集, IoU, GIoU, DIoU,CIoU, EIoU

目标检测任务的损失函数一般由ClassificitionLoss（分类损失函数）和BoundingBoxRegeressionLoss（回归损失函数）两部分构成。

2022-07-27 16:03:20 16892 1

原创 [ICCV2021] TransReID: Transformer-based Object Re-Identification 行人重识别

@[TOC]([ICCV2021] TransReID: Transformer-based Object Re-Identification)论文：https://arxiv.org/pdf/2102.04378.pdfCode：heshuting555/TransReID在ReID任务中，CNN虽然效果很好，但是依然存在缺陷：一是只能在小范围内进行操作，即不能解决长距离依赖问题；另外一点是CNN中的卷积和下采样算子会使信息迅速丢失。.........

2022-05-05 16:56:19 13602 3

原创神经网络中的BN操作（常见正则化处理）

1. BN简介1.1. 目前主流的归一化层介绍1.2. Batch Normalization1.3. 为什么BN层要加上scale和shift？1.3.1. 为什么BN可以是网络参数梯度变化较为稳定？1. BN简介 BN的存在，主要起因于数据分布的问题。所谓数据分布，分为两种情况，一种在输入时数据分布不一样，称之为Covariate Shift，比如训练的数据和测试的数据本身分布就不一样，那么训练后的模型就很难泛化到测试集上。另一种分布不一样是指在输入数据经过网络内部计..

2021-04-14 18:34:59 17725 2

原创逻辑回归(Logistic Regression)知识点

逻辑回归基础知识两个先验假设三级目录1 逻辑回归模型基础知识逻辑回归（Logistics Regression）是一种广义线性回归。线性回归解决的是回归问题，预测值是实数范围，逻辑回归则相反，解决的是分类问题，预测值是[0,1]范围。所以逻辑回归名为回归，实为分类。一句话来概括逻辑回归(LR):逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数推导损失函数，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。两个先验假设三级目录1 逻辑回归模型逻辑回归（Logistics Regression）

2021-03-29 22:21:44 11061

原创 CSR-DCF(Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability) 文章分析（一）

CSR-DCF(Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability) 文章分析（一）首先作者在 DCF 的框架基础上，主要做了两点改进：引入空间置信度（Spatial Reliability）,在空间上从给滤波器加mask矩阵的角度去抑制边界效应，mask矩阵是通过前景背景的颜色直方图构建。这样处理...

2019-05-21 17:44:15 11642

原创 Matlab 中 imregionalmax函数和 bwconncomp函数的使用

Matlab 中 imregionalmax函数和 bwconncomp函数的使用imregionalmax函数举例说明bwconncomp函数举例说明imregionalmax函数找出当前连通区域内元素大于或等于强度t的元素，将其置为1，,其他像素都设置为0。返回二值图像。举例说明三种用法如下：BW = imregionalmax(I)BW = imregionalmax(I,co...

2019-04-23 15:36:15 11461

原创 DSST (Discriminative Scale Space Tracking) 文章分析（一）

DSST(Discriminative Scale Space Tracking) 是基于 MOSSE，KCF基础上的改进，主要有两个方面：（1）引入多特征融合机制；（2）引入尺度估计。首先DSST是基于 correlation filter 的方法，相关滤波算法的发展大致可看为：推荐：https://www.jianshu.com/p/c709ae...

2019-03-17 21:50:22 5620 8