【语义分割】类别不平衡损失函数合集
在语义分割领域，我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如要分割的目标（前景）可能只占图像的一小部分，因此负样本的比重很大，导致网络倾向于将所有样本判断为负样本。本文介绍了在数据不平衡时常用的一些损失函数。类别不平衡会出现什么问题呢？假设我们需要训练一个分类器来对黄豆和绿豆分类，用100颗豆子训练分类器，
硬刚ChatGPT！文心一言能否为百度止颓？中国版ChatGPT“狂飙”的机会在哪儿？
百度在搜索、人工智能领域深耕20多年。基于搜索引擎，演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术。百度在人工智能的四层架构中，有全栈布局，包括底层芯片、飞桨深度学习框架、文心大模型以及最上层的搜索等应用。文心一言技术，位于模型层。[1]，您的支持是我坚持写作最大的动力。
YOLOv5全面解析教程⑥：模型训练流程详解
欢迎Star、试用One-YOLOv5：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov51结构项目预览2安装gitclonehttps://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5#clonecdone-yolov5pipinstall-r
小目标检测方法总结
小目标检测，切图拼图，SNIPER
Anconda虚拟环境创建及pytorch的安装步骤
Anconda虚拟环境创建及pytorch的安装步骤，包括conda install pytorch，torchvision，torchaudio,cudatoolkit。
本手、妙手、俗手？我用AI写2022高考全国作文题，会被看出来？
自然语言处理是人工智能领域的前沿学科和热点方向，本文试着用NLP文章生成模型写了2022年高考作文题，有点意思
保姆级深度学习环境搭建（亲测避坑）
踩坑结束，大家可以躺平了
Lift-Splat-Shoot算法理解及代码中文注释
对算法Lift-Splat-Shoot的理解以及源代码中文注释
手把手带你实现DQN（TensorFlow2）
我会以最简短明白的阐述讲解DQN，尽量让你在10分钟内理清思路。
浅谈CVPR2022的几个研究热点
CVPR2022刚刚结束，作为影响力最广的视觉盛会，今年又有一批优秀的工作被展示出来。相信关注视觉最新研究进展的各位小伙伴，已经磨拳擦掌，准备向CVPR2023投稿了。基于今年的工作，到底哪些领域是CVPR关注的热点？哪些领域的工作，接受度更高，oral的比例更大呢？基于CVPR官方最新的统计信息，
脑电信号分类问题的数据预处理方法
脑电信号分类问题的数据预处理方法
【基于遗传算法改进的粒子群GA-PSO算法优化shubert函数及MATLAB编程实现，测试函数shubert(十)
本文通过判断每个粒子群的适应度，对适应度低的粒子，利用遗传算法的交叉算子，变异算子进行交叉运算和变异运算，增强了算法的全局收敛能力，能防止种群陷入局部最优，即使迭代到最后期，大部分粒子集中在最优解周围，也有小部分粒子在全局搜索，很好的防止了粒子群容易陷入局部最优的缺点，改进精准有效
Realsense D455/435内参标定以及手眼标定
机械臂和RGBD相机，手眼标定
基于Verilog搭建一个卷积运算单元的简单实现
基于Verilog实现卷积神的运算需要，有3个要素，图片信息、滤波器权值信息和大量的乘加运算，一个基本的卷积运算过程如图1所示，本博客是在前文（1. Vivado简单双端口RAM 使用，问题探析和基于verilog的CNN搭建缓存图片数据浅析）分析的基础上，系统的说明具体的实现过程，主要包括代码分析
畸变校正与极线校正（具体原理+Matlab代码）
畸变校正与极线校正（matlab源码）
LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)
lstm反向传播原理
对抗攻击与防御入门
对抗样本---深度学习
VAN（大核注意力机制）
VAN（大核注意力机制）
VAE模型——pytorch实现
【代码】VAE模型——pytorch实现。
YoloV8简单使用
目标检测不能没有Yolo，就像西方不能没有耶路撒冷。这个万能的目标检测框架圈粉无数，经典的三段式改进也是改造出很多论文，可惜我念书时的研究方向不是纯粹的目标检测，所以在做研究的时候没有用到过，但是同学用到的多啊，彼此交流也大概能知道Yolo的架构，这次决定好好学一学这个绝版Yolo。
