将 FEIOU损失放到YOLO模型中，在训练的时候稳定时候loss值很大，大约200左右，有没有同志遇到过这样的问题啊，或者如果有代码的话，可以借我参考下嘛
关于最近新出的EIOU loss，放到模型中损失函数会增大很多
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啥都会一点的老程，自在地镜强者 2021-03-17 20:13关注你贴出来你代码方便嘛 我也浮现L EIOU
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- 2021-03-12 17:03回答 2 已采纳 你贴出来你代码方便嘛 我也浮现L EIOU
- 2021-07-16 11:26回答 2 已采纳 #utils/general.py def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e
- 2019-05-05 14:51回答 1 已采纳 解决方法 ``` def focal_loss_calc(alpha=0.25, gamma=2., epsilon=1e-6): """ focal loss used for tra
- 2021-01-31 23:05我爱计算机视觉的博客 本文转载自知乎，已获作者授权转载。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBo...
- 2022-06-22 10:51回答 3 已采纳 不是，你这个是class_loss一塌糊涂导致你的pr和map曲线也不行，但是你的obj和box是正常的，也就是说网络有找到目标，只不过目标在分类的时候分错了。首先考虑的应该是你的数据集情况。1.你的
- 2022-09-15 13:48回答 2 已采纳 看起来在train数据集过拟合了 train数据集过小？检查你的切分策略，一般按照7：3或者9：1切分训练时每个batch的大小太小？如果你的网络参数比较多，那么每次batch的数据要多一点
- 2022-08-12 14:57回答 1 已采纳 原论文是第一种，所以用第一种肯定没问题，第二种也有人用，主要是为了保证两个loss贡献差不多，毕竟softloss里有做平滑，所以都可以哈，还是要看哪种收敛更快，效果很好
- 2023-06-20 19:01路人贾'ω'的博客 一文带你了解IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU。超级详细的解读，包含代码实现，适合小白！
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2022-06-01 10:32回答 3 已采纳 训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的。 1.模型结构和特征工程存在问题 如果一个模型的结构有问题，那么它就很难训练，通常，自己“自主研发”设计的网络结构可能很难适应实际问题
- 2023-04-10 17:09回答 3 已采纳 该报错可能是由于在加载模型时没有正确注册自定义损失函数导致的。另一个可能的原因是，使用的 TensorFlow 版本不支持 reduction 参数，但在自定义损失函数中使用了该参数。在 Tensor
- 2022-03-10 12:48一颗磐石的博客 多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类 二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类...
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2022-01-24 20:45一颗小树x的博客 Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。 论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录...
- 2020-07-27 19:32CA727的博客 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化一个函数，我们称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小点最常用的方法是...
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