焦点频率损失 该存储库将提供以下论文的正式代码： 图像重建和合成的焦点频率损失，，和arXiv预印本，2020年。 摘要：由于生成模型的发展，图像重建和合成取得了显着进展。 但是，实际图像和生成的图像之间仍然存在间隙，尤其是在频域中。 在这项研究中，我们表明，在频域中缩小间隙可以进一步改善图像重建和合成质量。 我们提出了一种新颖的焦点频率损耗，它可以使模型自适应地关注那些难以通过对简单频率分量进行加权来合成的频率分量。 这个目标函数是对现有空间损耗的补充，由于神经网络的固有偏差，对重要频率信息的丢失提供了很大的阻抗。 我们展示了聚焦频率损失在感知质量和定量性能方面的多功能性和有效性，以改善诸如VAE，pix2pix和SPADE等流行模型。 我们还将在StyleGAN2上展示其潜力。 更新 [12/2020]焦点频率损失在arXiv上发布。 代码 该代码将公开提供。 敬请期待。 结果

matlab模拟视频帧丢包（以块形式丢包），输入原始图像、丢包率（%）和丢失块尺寸即可实现随机丢包

我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图： 假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN

焦点损失 降低了分类良好的示例的权重。 这样做的净效果是，将更多的培训重点放在难以分类的数据上。 在我们的数据不平衡的实际环境中，由于我们拥有更多的数据，我们的多数阶级将很快得到很好的分类。 因此，为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性，我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。 焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。 用法 以焦点损失为样本编译模型： 二进位 model.compile（损失= [binary_focal_loss（alpha = .25，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= adam） 分类的 model.compile（损失= [categoical_focal_loss（alpha = [[。25，.25，.25]]，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= ad

python画yolo目标检测的loss曲线和mAP曲线等

基于MATLAB的神经网络loss示例基于MATLAB的神经网络loss示例

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另一个-YOLOv4-Pytorch 这是在pytorch上实现YOLOv4对象检测神经网络的实现。 我将尝试实现原始纸张的所有功能。 模型 预先训练的体重 自订课程 联合会 YOLO数据集 验证信箱 HSV转变为火车 MOSAIC的火车 Dropblock层进行训练。 每个PAN层一个，但是您可以轻松地将其添加到每个层。 （感谢Evgenii Zheltonozhskii实现pytorch） LARS优化器 火炬闪电 用fgsm进行自我对抗训练 YOLOv4官方论文中的SAM注意事项 从ECA注块从fastglobalavgpool 来自重量标准化（不建议与预训练一起使用，可能会导致输入爆炸，与track_running_stats一起使用，否则爆炸） 带指南的笔记本 来自IoU意识 深度实施中的NMS（未连接） 来自矩阵NMS算法（未连接）

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