前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在训练模型时，我们希望通过不断调整模型参数，使得损失函数的值最小化，从而使得模型的预测值更加接近真实值。为弥补现有IoU损失函数在不同的检测任务中的泛化能力较弱且收敛速度较慢的不足，作者提出使用辅助边界框计算损失以加速边界框回归过程。在Inner-IoU中，作者引入了尺度因子比
损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之Inner-IoU | 通过辅助边界框计算IoU损失
news2024/12/23 18:35:15
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C++ 虚函数和纯虚函数
虚函数
#include <iostream>
using namespace std;
class Vehicle //交通工具
{
public:void run() const{cout << "run a vehicle. " << endl;}
};
class Car : public Vehicle //汽车
{
public:void run() const{cout << "run a c…
项目文章 |NC揭示真菌中A-to-I mRNA编辑机制及其调控和演化
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执行完上面的命令等待结束就可以了 需要注意的是--default-character-setutf8，要不然可…
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题目描述 在给定的 m x n 网格 grid 中，每个单元格可以有以下三个值之一：值 0 代表空单元格；值 1 代表新鲜橘子；值 2 代表腐烂的橘子。每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。返回 直到单元格中没…
echarts学习篇
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1.引入 Apache ECharts <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset"utf-8" /> <!-- 引入刚刚下载的 ECharts 文件 --> <script src"echarts.js"></script> </head> </html> 2.…
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Cocos Creator 安卓环境配置
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Hack The Box-BoardLight
总体思路
子域名收集->默认密码->信息泄露->CVE-2022-37706
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SQL 语言：基本概述和数据定义
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python数据分析——apply 2
参考资料：活用pandas库
1、向量化函数 使用apply时，可以按行或按列应用函数。如果想应用自定义的函数，必须重写它，因为整列或整行传递到了函数的第一个参数中。可以利用向量化函数和装饰器对所有函数进行向量化。对代码进行向量化…
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