年轻人起来冲

损失函数 - 交差熵演进过程

发表于 2023-05-10 更新于 2025-02-07 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 7.1k 阅读时长 ≈ 6 分钟

本脚本用于分析交叉熵的计算原理，主要分析从模型输出到交叉熵损失计算结果的过程

发表于 2023-05-03 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割本文字数： 825 阅读时长 ≈ 1 分钟

FastFCN 在原有 FCN 的基础上，提出联合金字塔上采样 (joint Pyramid upsampling, JPU)，相比较原始的双线性插值、反卷积上采样，该模块明显更有效

发表于 2023-04-28 更新于 2025-02-02 分类于 3-编程实践， H-CUDA 本文字数： 5.2k 阅读时长 ≈ 5 分钟

CUDA 编程的基础知识

发表于 2023-04-26 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，目标检测本文字数： 3.3k 阅读时长 ≈ 3 分钟

本文针对 anchor-free 模型最近新增 IOU 预测分支优化，提出 IOU 分支与分类分支联合优化 + GFL 的损失函数，实现更高的预测效果

发表于 2023-04-18 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割本文字数： 784 阅读时长 ≈ 1 分钟

针对语义分割的类内不一致、类间不区分的情况，DFN 设计两个子网络分别 Smooth Network 和 Border Network 缓解该问题

发表于 2023-04-13 更新于 2025-02-02 分类于 2-深度学习， D-深度学习部署， TensorRT 本文字数： 589 阅读时长 ≈ 1 分钟

发表于 2023-04-12 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割本文字数： 891 阅读时长 ≈ 1 分钟

SDN 通过堆叠多个反卷积子网络，并通过跨连接联通他们之间，实现更好的语义分割效果

发表于 2023-04-08 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 1 分钟

语义分割是对像素进行分类，而像素的类别标签是由它所在的目标的类别标签决定的，通常的上下文信息是基于像素之间的，OCRNet 根据类别数量，基于 "自注意力机制" 显式地增强来自同一物体的像素贡献

发表于 2023-04-08 更新于 2025-02-02 分类于 2-深度学习， D-深度学习部署， TensorRT 本文字数： 5k 阅读时长 ≈ 5 分钟

发表于 2023-04-08 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 2 分钟

STLNet 在底层网络中利用和增强图片的纹理信息（全局），而不是直接跨连接利用局部信息，得到更加优秀的性能