下面这三个曲线好像不太对，是有啥问题嘛，有啥解决办法嘛
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关注可以试试动态调整学习率 ，batch_size可以调，也可以调整下训练集测试集比例，设置每次保存最优模型等
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- 2022-07-16 10:25回答 2 已采纳 可以试试动态调整学习率 ，batch_size可以调，也可以调整下训练集测试集比例，设置每次保存最优模型等
- 2023-02-03 19:37回答 2 已采纳 ''该回答引用ChatGPT''如对你的问题有帮助，请点击右侧采纳即可，谢谢！通常来说，语义分割精度的评估方式为先累加每个batch的混淆矩阵，最后对总的混淆矩阵求出IoU (Intersection
- 2021-03-13 21:23回答 2 已采纳 网络是网络，训练模型是网络训练之后保存的网络参数。举个例子来说，A地到B地，网络只是告诉你说A到B有几条路，遇到什么情况该怎么走，比如堵车了该掉头还是等待之类的，是一个大体的范围。而模型就是告诉你路上
- 2022-12-31 11:06林聪木的博客 语义分割，也称为像素级分类问题，其输出和输入分辨率相同（如题图中，左边为2048x1024分辨率的Cityscapes街景图像，输入模型，得到右边同样分辨率的语义图）。由此，语义分割具有两大需求，即高分辨率和高层语义，...
- 2018-11-19 03:38回答 1 已采纳 https://www.cnblogs.com/UniqueColor/p/4802984.html
- 2023-02-21 19:33回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：通道注意力机制的确可以加在网络浅层，但是是否会导致过拟合取决于具体的应用场景和实现方式。 通道注意力机制主要是通过学习特征通道之间的相关性来自适应地调整通道的权重
- 2022-07-19 14:57呆呆的猫的博客 图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-...
- 2022-09-03 15:43樱花的浪漫的博客 逐像素的交叉熵：还经常需要考虑样本均衡问题交叉熵损失函数公式如下：增加难负样本的权重Gamma通常设置为2，例如预测正样本概率0.95， 如果预测正样本概率0.4， （相当于样本的难易权值）。再结合样本数量的权值...
- 2022-08-06 22:17Amber亮的博客 mmdetection训练模型之后，可用以下函数对模型进行评价 一、日志分析 1、tools/analyze_logs.py 利用给定的训练日志文件，可以打印出loss函数与map的曲线，运行pip install serborn来安装对应的依赖。 analyze_logs....
- 2024-02-08 18:22橘柚jvyou的博客 标签和最终分割结果 因为中间的处理和最后的显示都会对图像进行resize操作，所以最终的结果可能会相较于原图片和标签尺寸不太一样。 我们可以看一下最终结果，其中背景，车体，车灯，车窗和车轮都用不同的颜色区分。...
- 2023-02-20 22:02我要赶紧毕业找到好工作的博客 左边输入是一列向量，右边输入是HWC的图片 对于彩色图像RGB三个通道，所以滤波器也是3个通道，分别对RGB三个通道用三个不同的卷积做内积，最后再加上一个偏置项B，三个值求和->得输出 卷积核的第三个值C=前面输入...
- 2023-03-20 13:09Scenery0519的博客 data = dict(samples_per_gpu=2) # 每个gpu的迭代书，可改可不改 evaluation = dict(interval=16000, metric='mIoU') 2、pascal_voc12.py 路径：/SegFormermaster/local_configs/_base_/datasets/ 参考文件：pascal...
- 2018-09-19 10:16呆呆的猫的博客 卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是 pooling 层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。 1）网络结构 卷积神经网络整体架构： ...
- 2024-05-02 17:52YunchengLi的博客 专门设计神经元去拟合小目标，对每个区域，用 2 个 ( x , y , w , h , c ) (x,y,w,h,c) (x,y,w,h,c)，一个负责回归大目标，一个负责回归小目标： YOLO v1 的基本思想就是解决以上三个问题。 6.2.3 YOLO网络结构 6.2...
- 2023-04-24 11:31是人间一只财的博客 acc）： acc = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中， TP+TN+FP+FN=总像素数 ,TP+TN=正确分类的像素数 ， 但是针对数据集类别不平衡的时候，它的准确率也是非常高的，这是因为前景和背景类像素差距太大，导致这种前景、...
- 2024-04-29 17:56Le0v1n的博客 安装 我们有两种方式使用 Ultralytics 这个项目： 方法 1：我们就是用来训练模型，不修改具体的代码。 方法 2：我们会修改代码。 这里我推荐大家使用第 2 种方法，适用方法更加广泛。 2.1 第一种方法 我们就使用...
- 2022-05-25 08:42AI浩的博客 如何绘制loss和acc曲线？ 如何生成val的测评报告？ 如何编写测试脚本测试测试集？ 如何使用余弦退火策略调整学习率？ 论文解读 pytoch代码：https://github.com/DingXiaoH/RepLKNet-pytorch 论文翻译：...
- 2022-07-28 09:21孟孟单单的博客 我的理解就是benchmark就是一种大家认可的标准，在不同的语境中benchmark指代可能有所区别，比如有人弄了个很不错的数据集，这个数据集对应某个task，那么这个作者一定会提出一个解决这个task的模型，然后很多人都...
- 2022-10-21 17:57*Major*的博客 python利用pytorch库导出图像分割算子 import os import json import base64 import os.path as osp import numpy as np from PIL import Image from labelme import utils # 限制类别个数小于255 # lbl_pil = PIL....
- 2019-07-21 12:41hitrjj的博客 照片的生成建模是一个解决的问题我们表明，尽管当前的GAN可以很好地适应标准数据集，但它们仍然不能成为视觉流形的综合模型。特别是，我们研究了它们适应简单变换的能力，例如相机移动和颜色变化。我们发现模型反映...
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7月24日
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7月16日-
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7月16日
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