yolov5 损失函数代码详解

模型的损失计算包括3个方面,分别是: 1. 定位损失 2. 分类损失 3. 置信度损失 本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现,包括损失的逻辑实现,张量操作的细节等。

记一次 CDN 流量被盗刷经历

先说损失,被刷了 70 多RMB,还好止损相对即时了,亏得不算多,PCDN 真可恶啊。 600多G流量,100多万次请求。 怎么发现的 先是看到鱼皮大佬发了一篇推文突发,众多网站流量被盗刷!我特么也中招了。 抱着看热闹的心情点开阅读了。。。心想,看看自己的中招没,结果就真中招了 。 被盗刷资源分

软件质量问题造成损失高达 2.4 万亿美元!

业内权威机构 Synopsys 称,2022 年软件质量问题可能使美国经济损失 2.41 万亿美元。 根据报告调查结果显示,截至 2022 年,薄弱的软件质量造成的问题包括——因现有漏洞造成的网络攻击、涉及软件供应链相关的复杂安全问题,以及快速积累的技术债务日益增长的影响。 该报告强调了软件质量问题

深度学习(十三)——损失函数与反向传播

介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法,以及反向传播的作用。

yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算

学习yolo系列,最重要的,最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点,主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架,然后再深入各个知识点,就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸,yolo...

深度学习之PyTorch实战(5)——对CrossEntropyLoss损失函数的理解与学习

其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4

Java开发者的神经网络进阶指南:深入探讨交叉熵损失函数

在本文中,我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数,特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异,帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念,它是基于Shannon信息论中的熵而来,用于度量两个概率分布之间的差异。

umich cv-2-2

UMICH CV Linear Classifiers 在上一篇博文中,我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏,在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵 想象我们要下到一个峡谷的底部,我们自然会选择下降最快的斜坡,换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数,最简单的方法就是使

接口防刷!利用redisson快速实现自定义限流注解

问题: 在日常开发中,一些重要的对外接口,需要加上访问频率限制,以免造成资��损失。 如登录接口,当用户使用手机号+验证码登录时,一般我们会生成6位数的随机验证码,并将验证码有效期设置为1-3分钟,如果对登录接口不加以限制,理论上,通过技术手段,快速重试100000次,即可将验证码穷举出来。 解决思

Bigkey问题的解决思路与方式探索

在Redis运维过程中,由于bigkey的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调bigkey的规避方法以及危害

Linux软件包管理

软件包管理 【1】、Linux软件类型 开源软件 软件源代码开放,供用户免费学习,允许用户二次开发,用户使用放心,后期如果开发者不再进行维护,会有其他人进行维护 闭源软件 软件代码不公开发布,无法二次开发,后期开发者如果不进行维护损失很大 【2】、开源软件包类型 源码包 优点: 可以看到软件源代码,

机器学习(四)——Lasso线性回归预测构建分类模型(matlab)

Lasso线性回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化:其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值,要想让模型的拟合效果比较好,就要使损失函数尽可能的小,因此这样

生产事故-误删文件开发运维险被同时开除

入职多年,面对生产环境,尽管都是小心翼翼,慎之又慎,还是难免捅出篓子。轻则满头大汗,面红耳赤。重则系统停摆,损失资金。每一个生产事故的背后,都是宝贵的经验和教训,都是项目成员的血泪史。为了更好地防范和遏制今后的各类事故,特开此专题,长期更新和记录大大小小的各类事故。有些是亲身经历,有些是经人耳传口授

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(三)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

一种基于光电容积波的血压测量神经网络算法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一,每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择,但这需要一个侵入性的过程,带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法,通过使用光体积描记图(PPG)

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(二)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(一)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

[转帖]深入内存/主存:解剖DRAM存储器

https://zhuanlan.zhihu.com/p/561501585 2022/9/9更新:经过和评论区大佬的交流,准备研读一下JEDEC标准,主要是加深自己对banking和访存加速的理解(对应本文的第五节,主要问题集中在提出banking是为了隐藏row缺失造成的损失还是为了隐藏CPU和

[转帖]中国混沌工程调查报告2021(观点摘要,调查背景和混沌工程应用现状)

https://www.jianshu.com/p/9de94066ab46 随着分布式架构的普及以及云计算技术的成熟,国内企业应用云原生化推进业务系统的迭代速度越来越快,后端系统架构日趋复杂,服务间的依赖越来越多,调用的链路越来越长。宕机引发巨额损失、严重影响用户体验的新闻层出不穷,为了让云基础设

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