日期：2024年08月05日 目录 前言 论文摘要 Focal Loss Cross Entropy Loss Balanced Cross Entropy Focal Loss RetinaNet 网络架构 ResNet Feature Pyramid Network (FPN) Class Subnet Box Subnet 前言 一般来说，one-stage的目标检测器在…

人脸检测之Retinaface算法：论文阅读及源码解析_retinaface原论文-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次，点赞45次，收藏292次。本文详细介绍RetinaFace人脸检测算法的核心原理及其Pytorch实现。RetinaFace通过单阶段密集人脸定位，实现了不同…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 题目：密集目标检测的焦点损失 图 1. 我们提出了一种新的损失，我们称之为 Focal Loss，它在标准交叉熵标准中添加了一个因子 (1 - p t ) 的γ…

Retinanet 网络结构详解以及源代码讲解 网络backbone使用ResNet【18， 34， 50， 101， 152】 FPN层 首先输入的照片的大小为672x640， 然后经过一个池化层， 使用ResNet网络提取特征，得到四个不同尺…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3. 焦点损失 3.1、平衡交叉熵 3.3. 类不平衡与模型初始化 3.4.类不平衡和两级检测器 4. Retina探测器 4.1 推理和训练 5. 实验 5.1、训练密集检测 5.2.模型架构设计 5.3.与最先进技术的比较 6.结论 参考文献略 相关阅读推荐&#…

文章目录 一、数据处理1. wider_face.py2. data_augment.py 二、默认框生成三、网络框架四、损失函数box_utils.pymultibox_loss.py五、与MTCNN对比MTCNNRetinaFace 一、数据处理 RetinaFace的数据处理脚本主要有wider_face.py和data_augment.py两个文件。 1. wider_face.py …

可能许多比较关注电脑方面的信息或者有关于苹果的消息的小伙伴们都听说过"Retina"这个词。 苹果手机，Retina视网膜屏幕，是指人眼在正常观察距离下，视网膜无法区分单个像素，不再有像素颗粒感，只能观察到丝般…

维基百科将Retina译为“视网膜”。"Retina"一词，原意是“视网膜”的意思，指显示屏的分辨率极高，使得肉眼无法分辨单个像素。 苹果的“iPhone4”和"new iPad"以及“Macbook Pro”中已经使用了Retina(视网膜)技术。这是一种…

1、遍历图像像素 int height gray_src.rows;//获取图像行数 int width gray_src.cols;//获取图像列数 for (int row 0; row < height; row) {//遍历图像各个像素点的像素值 for (int col 0; col < width; col) { } } 2、获取图像像素值 读一个GRAY像素点的像素值 …

参数解释 [version] #版本[help] #帮助[push] #更新远程引用以及关联的对象的代码[pull] #从另一个存储库或本地分支获取代码并与之集成 #如果有冲突需要解决冲突继续git pull[fetch] #从另一个存储库下载对象和引用发展、标记和调整您的共同历史 [branch] #列出、创建或删除分…

文件处理 ### 解压/加压 sudo apt-get install rar unrar/rar ## 下载解压/加压程序 unrar e file.rar # 把原rar压缩包中的全部文件解压到当前目录下&#xff0c;没有生成新的目录 unrar x test.rar # x的官方说法&#xff1a;Extract files with full path(提取具有完整路…

1、docker ps : 列出容器 docker ps [参数] 参数说明&#xff1a; -a :显示所有的容器&#xff0c;包括未运行的。 -f :根据条件过滤显示的内容。 --format :指定返回值的模板文件。 -l :显示最近创建的容器。 -n :列出最近创建的n个容器。 --no-trunc :不截断输出。 -q …

ResNet，全称 Residual Network，旨在解决深度神经网络随着层数加深而出现的退化问题。它的核心是通过 残差学习 引入 跳跃连接（skip connections），使得信息能够直接在层与层之间传递，缓解梯度消失、网络训练困难等问题。 一、深层网络学习的过程中必然存在的两个问题 1、…

一、基础知识学习 线性代数、微积分、概率与统计、机器学习 二、基础概念 1、生成策略&#xff08;autoregressive generation&#xff09;&#xff1a;将复杂的物体分解成较小的单位&#xff0c;按照某种固定的顺序&#xff08;深度学习技术&#xff0c;类似于函数&#xf…

一、机器的输出 &#xff08;1&#xff09;sequence labeling&#xff08;序列标注&#xff09;&#xff1a;一类常见的自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;任务&#xff0c;其目的是为输入的序列中的每个元素&#xff08;通常是单词、字符或标记&#xff09;分配一个标签…

第六节ffplay界面开发 作者&#xff1a;xdongpgmail.com 博客&#xff1a;http://www.weibo.com/xdpan 工程地址&#xff1a;http://code.google.com/p/kudou-player/ -------------------------------------------- Android界面开发&#xff0c;属于android开发范畴&#x…

一般最好是手头有一个安卓手机&#xff0c;模拟器不仅操作麻烦&#xff0c;有的时候还会被程序检查&#xff0c;执行的逻辑也不同。关于模拟器的问题以后会说&#xff0c;这个据说使用夜神模拟器很不错&#xff0c;android stdio的模拟器效率不敢恭维&#xff0c;但是可以下载无…

很多时候在对apk分析时&#xff0c;静态调试显得苍白无力&#xff0c;需要我们手动算很多东西&#xff0c;而动态调试则可以直接观察结果&#xff0c;一般的方法都需要再手机端运行服务才可以进行调试&#xff0c;下面我们就来学习一下三个调试方法 jeb动态调试 使用jeb打开我…

系列文章目录 本文专门开一节写hypernetworks的内容&#xff0c;在看之前&#xff0c;可以同步关注&#xff1a; stable diffusion实践操作 提示&#xff1a;写完文章后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录前言一、h…

文章目录 1、下载与安装2、基本使用3、查看与创建环境4、包管理5、pycharm使用 1、下载与安装 这个可以理解为是一个环境管理工具&#xff0c;就是运行不同的项目需要不同的环境&#xff0c;就是库&#xff0c;但是有的库会相互冲突&#xff0c;他这个就可以创建虚拟环境&#…