车牌识别技术的发展与推广有利于加强对道路交通的管理，与人民出行安全息息相关。该项目实战非常适合各位读者作为本科毕业设计、课程设计或者其它进行学习，相信对大家会有很大帮助，如果需要完整源码，大家可以在评论区留言，小编会在第一时间提供给你们。最后，非常欢迎大家对本文内容批评指正！......

DiceLoss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CELoss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见FocalLoss）。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果，需要进行组合使用，比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+Focal Loss等。......

如何在Visual Studio 2019中配置opencv(C++)？

YoLoV3模型的网络结构大致如下图所示，其主要由三部分组成：Backbone网络提取图像特征、构建特征金字塔FPN实现特征融合、使用YoLo Head获取预测结果。

Focal Loss原理及代码实现

前言：Pytorch是目前学术界使用较为广泛的一种深度学习框架，要想能够熟练使用这个工具，就需要对它有一个全面系统的了解，本专栏就是为了带领大家系统地梳理Pytorch工具中的一些重要知识点，欢迎各位读者批评指正。目录1、Pytorch的动态图机制 2、Pytorch结构分析2.1 torch2.2 torchvision.........

DiceLoss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CELoss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见FocalLoss）。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果，需要进行组合使用，比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+Focal Loss等。......

分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1_scores、ROC曲线等指标来评价模型的优劣，当然这些基础指标也可以用来评价分割模型或检测模型，它们基本上是可以通用的。混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结，也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。混淆矩阵中含有4个分类问题的基础指标，如下表所示。.........

深度学习中下采样的方式比较常用的有两种：池化和步长为2的卷积；而在上采样过程中常用的方式有三种：插值、反池化、反卷积。不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型，都需要将提取到的高层特征进行放大，此时就需要对feature map进行上采样。下面本文将具体对深度学习中上采样方法进行详细总结。

梯度消失现象在深度神经网络训练过程中表现得尤为突出，随着网络层数的加深，损失在反向传播时梯度在不断减小，导致浅层网络的学习进行不下去，参数得不到有效更新。为什么会出现这种现象呢？下面小编将从神经网络反向传播（BP）原理上揭露出现梯度消失和梯度爆炸现象本质以及如何缓解。.........