『TensorFlow』SSD源码学习_其七：损失函数
Fork版本项目地址：SSD 一、损失函数介绍 SSD损失函数分为两个部分：对应搜索框的位置loss（loc）和类别置信度loss（conf）。（搜索框指网络生成的网格） 详细的说明如下： i指代搜索框序号，j指代真实框序号，p指代类别序号，p=0表示背景， 中取1表示此时第i个搜索框 ...
原文：SSD源码解读——损失函数的构建
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https: www.cnblogs.com dengshunge p .html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https: github.com Dengshunge mySSD pytorch 搭建SSD的项目，可以分成以下三个 ...
2019-12-01 23:19 1 1391 推荐指数：
相关推荐
ssd源码解读(caffe)
ssd是经典的one-stage目标检测算法，作者是基于caffe来实现的，这需要加入新的层来完成功能，caffe自定义层可以使用python和c++，faster rcnn既使用了c++定义如smoothl1layer，又使用了python定义，如proposaltargetlayer ...
【源码解读】YOLO v3 训练 - 05 损失函数loss
摘要 在损失函数计算的过程中，需要对模型的输出即 feats进行相关信息的计算。 ---- 在yolo_head中 当前小网格相对于大网格的位置（也可以理解为是相对于特征图的位置） loss的计算时每一层结果均与真值进行误差的累加计算。 YOLO v3的损失函数与v1 ...
SSD源码解读——网络搭建
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释 ...
SSD源码解读——网络测试
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释 ...
SSD源码解读——数据读取
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释 ...
神经网络损失函数公式解读
了sigmoid函数，sigmoid函数求导后的结果 [ e-z / (1 + e-z)2 ]，经过转换变 ...
YOLO v2 损失函数源码分析
损失函数的定义是在region_layer.c文件中，关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值： 注1: 这里的30应该是限制了每帧图像中目标的最大个数，个人认为 ...