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正负样本的定义、划分以及用于loss的计算的过程
正负样本定义什么是正负样本?事实上,在目标检测领域正负样本的定义策略是不断变化的。正负样本是在训练过程中计算损失用的,而在预测过程和验证过程是没有这个概念的。许多人在看相关目标检测的论文时,常常误以为正样本就是我们手动标注的GT,其实不然。首先,正样本是待检测的目标,比如检测人脸时,人脸是正样本,非人脸则是负样本,比如旁边的树呀花呀之类的其他东西;其次,正负样本都是针对于算法经过处理生成的框(如:
YOLOv5-优化器和学习率调整策略
优化器和学习率调整策略pytorch-优化器和学习率调整关于优化器和学习率的一些基础记得很细,还有相关实现代码
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