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对等丢失功能 此存储库是ICML2020接受的“”的Pytorch Pytorch实现。 所需的包装和环境 支持的操作系统： Windows，Linux，Mac OS X； 的Python：3.6 / 3.7; 深度学习库： PyTorch（需要GPU） 所需软件包： Numpy，Pandas，random，sklearn，tqdm，csv，火炬（如果要估计噪声转换矩阵，则需要Keras）。 实用工具 该存储库包括： :clipboard: 对等丢失功能的多类实现； :clipboard: 深度学习中的对等丢失功能； :clipboard: Peer Loss功能的动态调整策略可进一步提高性能。 运行详细信息（ 每个文件夹的README.md文件中都提到了MNIST，Fashion MNIST，CIFAR-10，CIFAR-100上具有不同噪声设置的对等丢失功能。 的工作流程 加权对等损失函数包括： 决策边界可视化 给定2D合成

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CDIoU-CDIoUloss CDIoU和CDIoU丢失就像一个方便的插件，可以在多个模型中使用。 CDIoU和CDIoU损失在Faster R-CNN，YOLOv4，RetinaNet和。 与传统的评估反馈模块相比，MS COCO数据集的最大AP改进为1.9％，平均AP改进为0.8％。 这里我们仅以一个示例来说明代码。 控制距离IoU和控制距离IoU损耗功能 ，苗多千 介绍 反馈机制的众多改进为对象检测的巨大进步做出了贡献。 在本文中，我们首先提出一个评估反馈模块，该模块由评估系统和反馈机制组成。 然后，我们分析并总结了传统评估反馈模块的缺点和改进。 最后，我们专注于评估系统和反馈机制，并提出了控制距离IoU和控制距离IoU损失函数（或简称为CDIoU和CDIoU损失），而没有增加模型中的参数或FLOP，这对几种经典模型显示了不同的显着增强。和新兴模型。 一些实验和比较测试表明，协调

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。