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摘要：TheLensOpacitiesClassificationSystem,versionII(LOCSII),usesasetofcoloredslit-lampandretroilluminationtransparenciestogradedifferentdegreesofnuclear,cortical,andsubcapsularcataract.
FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RF…
RankedListLossforDeepMetricLearning|论文分享.深度度量学习(DeepMetricLearning,DML)在很多场景中都发挥着重要的作用，一个经典的应用就是人脸识别，Google的FaceNet模型使用Triplet-Loss刷新了当时人脸识别的记录，近两年基于Softmax改进的Angular-Softmax,AdditiveMargin...
lossperformstheoppositeroleofarobustloss:itfocusestrainingonasparsesetofhardexamples.3.FocalLossTheFocalLossisdesignedtoaddresstheone-stageob-jectdetectionscenarioinwhichthereisanextremeim-balancebetweenforegroundandbackgroundclassesduringtraining(e.g.,1:1000).Weintroducethefocallossstarting
iouloss论文中，算法伪代码为什么使用加号？.-知乎.算法.深度学习（DeepLearning）.loss函数.损失函数(lossfunction)
论文：Class-BalancedLossBasedonEffectiveNumberofSamples1.概述（1）现实中经常存在训练样本长尾分布的现象，目前常用的方法包括重采样（re-sampling）以及基于样本数量的加权（re-weighting）。但是，…
论文A的故事是现有的分类模型，大多采用backboneCNN最后softmax得到概率输出，再与GT计算loss。如下图的(a)所示：而图(b)呢，则是前人尝试的把中间层也传入一些额外层，再经过softmax，最后同样与GT算CEloss。
论文阅读：PrimeSampleAttentioninObjectDetection2019（样本采样策略）.本来以为这篇论文又是一个网络，没想到是一篇TIPS，关于目标检测中的采样策略，还记得以前跟大家说过几种采样策略：.GHM:通过梯度角度看待正负样本不平衡（梯度均衡化），2019，也是基于...
**GeneralizedFocalLoss论文阅读笔记2020**1、问题的提出问题一：训练测试不一致，具体表现在两个方面：1、训练的时候，box分类和box回归是隔开的，但测试的时候却又是乘在一起作为NMSscore排序的依据，没有end-to-end，就会存在一定的gap。2...
2020-02-0923:46:15.阅读1.3K0.论文提出了IoU-based的DIoUloss和CIoUloss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习.
摘要：TheLensOpacitiesClassificationSystem,versionII(LOCSII),usesasetofcoloredslit-lampandretroilluminationtransparenciestogradedifferentdegreesofnuclear,cortical,andsubcapsularcataract.
FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN，RF…
RankedListLossforDeepMetricLearning|论文分享.深度度量学习(DeepMetricLearning,DML)在很多场景中都发挥着重要的作用，一个经典的应用就是人脸识别，Google的FaceNet模型使用Triplet-Loss刷新了当时人脸识别的记录，近两年基于Softmax改进的Angular-Softmax,AdditiveMargin...
lossperformstheoppositeroleofarobustloss:itfocusestrainingonasparsesetofhardexamples.3.FocalLossTheFocalLossisdesignedtoaddresstheone-stageob-jectdetectionscenarioinwhichthereisanextremeim-balancebetweenforegroundandbackgroundclassesduringtraining(e.g.,1:1000).Weintroducethefocallossstarting
iouloss论文中，算法伪代码为什么使用加号？.-知乎.算法.深度学习（DeepLearning）.loss函数.损失函数(lossfunction)
论文：Class-BalancedLossBasedonEffectiveNumberofSamples1.概述（1）现实中经常存在训练样本长尾分布的现象，目前常用的方法包括重采样（re-sampling）以及基于样本数量的加权（re-weighting）。但是，…
论文A的故事是现有的分类模型，大多采用backboneCNN最后softmax得到概率输出，再与GT计算loss。如下图的(a)所示：而图(b)呢，则是前人尝试的把中间层也传入一些额外层，再经过softmax，最后同样与GT算CEloss。
论文阅读：PrimeSampleAttentioninObjectDetection2019（样本采样策略）.本来以为这篇论文又是一个网络，没想到是一篇TIPS，关于目标检测中的采样策略，还记得以前跟大家说过几种采样策略：.GHM:通过梯度角度看待正负样本不平衡（梯度均衡化），2019，也是基于...
**GeneralizedFocalLoss论文阅读笔记2020**1、问题的提出问题一：训练测试不一致，具体表现在两个方面：1、训练的时候，box分类和box回归是隔开的，但测试的时候却又是乘在一起作为NMSscore排序的依据，没有end-to-end，就会存在一定的gap。2...
2020-02-0923:46:15.阅读1.3K0.论文提出了IoU-based的DIoUloss和CIoUloss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习.
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