本文详细介绍了在YOLOV8中如何替换损失函数为Wise-IoU，以提高模型性能。具体步骤包括修改metrics.py、loss.py和tal.py三个文件。在metrics.py中，需要替换bbox_iou函数为新的WIoU_Scale类实现；在loss.py中，注释原有损失计算代码并添加新的损失函数选择逻辑；在tal.py中，将原有CIOU替换为SIOU。文章还强调了修改时需同时调整loss.py和tal.py的特定函数，并提供了完整的代码示例和注意事项。 在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型是一种广为人知的实时对象检测系统。YOLO的V8版本作为最新的一个版本，继续推动了对象检测技术的发展。在这一版中，研究者和开发者持续探索提升模型性能的方法，其中一个重要的方向便是损失函数的改进。 损失函数在机器学习模型训练中扮演着关键角色，它衡量的是模型的预测值与真实值之间的差异。在目标检测模型中，损失函数更是直接决定了模型能否准确地定位图像中的物体以及分类的准确性。YOLOV8中的损失函数用于计算目标检测过程中产生的误差，这些误差随后被用来调整模型的权重以提高预测的精确度。 在本文中，作者详细阐述了如何在YOLOV8中替换原有的损失函数为Wise-IoU（WIoU），这是一种考虑了目标边界框形状和大小的损失计算方式。通过将原本的交并比（Intersection over Union, IoU）进行改进，WIoU能够提供一个更加精细的评估标准，有助于模型对物体的形状和大小进行更准确的预测。在实现该替换的过程中，作者指导用户如何修改模型中的三个关键Python文件：metrics.py、loss.py和tal.py。 具体来说，首先需要在metrics.py文件中替换原有的bbox_iou函数，引入新的WIoU_Scale类，后者包含了Wise-IoU的计算逻辑。这个步骤是为了让模型在计算目标框匹配度时，能够考虑到更多的几何信息，从而提升目标检测的精度。接下来，在loss.py文件中，原有损失计算代码需要被适当地注释掉，并替换为新的损失函数选择逻辑。这里需要谨慎处理，确保新旧代码之间的衔接既准确又高效。在tal.py文件中，原有的完全交并比（Complete IoU, CIOU）需要被替换为尺度感知的交并比（Scale-sensitive IoU, SIOU），这是为了增强模型在缩放变化上的鲁棒性。 文章强调了在修改过程中，用户需要同时调整loss.py和tal.py中的特定函数，以确保新的损失函数能够在整个模型训练流程中得到正确应用。同时，作者也提供了一套完整的代码示例和注意事项，这不仅降低了其他开发者进行类似修改的难度，还为代码的正确运行提供了保障。这些代码示例和注意事项对于理解和实现损失函数的替换至关重要。 在机器学习模型的开发过程中，源码的质量直接关系到最终模型的性能。因此，在进行源码修改时，遵循软件开发的规范和最佳实践是非常必要的。文章中提到的三个文件的修改都符合软件开发流程，强调了代码的可读性、可维护性及可扩展性。这种对源码负责任的态度不仅提升了模型的性能，也为模型的后续维护和升级打下了坚实的基础。 YOLOV8的这一改进凸显了在目标检测领域，损失函数优化的重要性。通过采用更为精确的损失计算方式，不仅能够提升模型的检测精度，还能够加快模型的收敛速度，从而在保证高准确性的同时也提高了训练的效率。这种优化手段在实际应用中具有很高的实用价值，对于推动目标检测技术的发展有着积极的影响。 文章中提供的详细步骤和代码示例对于希望在YOLOV8模型中采用Wise-IoU损失函数的研究人员和开发者来说具有很高的参考价值。通过这些指导，可以更轻松地将理论知识转化为实际操作，同时也有助于推动更深层次的研究和创新。随着越来越多的研究者开始关注损失函数的优化，可以预见，未来的YOLO系列模型将会在目标检测领域展现出更加出色的性能。

本文探讨了在使用Ultralytics 8.1.34中yolov8n-seg进行训练并导出onnx模型后，出现的精度损失问题。具体表现为检测到的分割区域出现缺失。通过分析代码，发现问题根源在于`dist2bbox`函数中`xywh`参数的差异：pt训练推理时`xywh`为True，而导出onnx时为False。这种差异导致模型结构不一致，进而影响精度。解决方法是将所有`xywh`入参统一设置为True，以确保模型结构的一致性。 在深度学习应用开发中，模型导出是一个关键步骤，尤其是在模型需要在不同平台和设备上运行时。YOLOv8-seg作为一个先进的目标检测与分割模型，其在导出为ONNX格式时出现的精度损失问题引起了研究人员和工程师的广泛关注。本文详细探讨了导致精度损失的具体原因，并提出了相应的解决方案。 问题主要出现在训练好的模型在使用ONNX导出时，检测到的分割区域出现了不一致。经过源码级别的分析，发现精度损失的原因在于模型训练阶段和ONNX导出阶段对于`dist2bbox`函数中`xywh`参数的处理差异。具体来说，在PyTorch环境中训练模型时，`dist2bbox`函数中的`xywh`默认设置为True，这表示模型以边界框的形式表示目标的位置和大小，而在使用ONNX导出时，由于ONNX的限制，这个参数被设置为False，这导致了模型结构的不一致，进而影响了模型的精度。 为了解决这个问题，文中建议在训练过程中和导出ONNX模型时都应确保`dist2bbox`函数中的`xywh`参数统一为True。这样的调整保证了在训练和部署阶段模型结构的一致性，从而在导出模型时尽可能地保持了原有的精度。 此外，尽管问题的解决方式看似简单，但背后反映的是深度学习模型在不同框架和平台间转换时的复杂性。研究人员在开发模型时，需要考虑到模型部署的各个环节，尤其是模型转换这一重要的步骤。对于软件工程师而言，理解不同深度学习框架之间的差异，并能够在源码级别进行调整，成为了他们必须掌握的技能之一。 在实际操作中，开发人员需要对代码进行细致的审查，准确地定位问题所在，并根据框架的特性进行相应的调整。这不仅需要对相关框架有深入的理解，还需要具备一定的调试和源码修改能力。因此，对于那些在AI模型部署和转换上遇到障碍的开发者来说，此类问题的分析和解决方案可以作为宝贵的参考资料。 此外，随着深度学习技术的发展，越来越多的工具和框架被引入到模型开发和部署的过程中。为了更好地适应不同场景下的应用需求，开发者们需要不断学习和掌握新工具的使用方法。从开源社区获取到的源码以及相关的技术文档，对于深入理解框架内部工作机制至关重要。通过阅读和修改源码，开发者能够获得最直接的问题解决经验和更深层次的技术洞察。 在源码级别解决问题的能力，也反映了当下深度学习工程师的专业性。他们不仅要熟练掌握各种深度学习框架的使用，还应当能够深入框架内部，甚至是修改框架的源码来适应特定的业务需求。这种能力有助于在面对复杂的实际问题时，能够更加灵活和有效地进行应对。因此，对于深度学习领域的工程师来说，源码级别的调试和优化能力是其核心技能之一。 此外，本文的讨论和解决方案还凸显了社区在推动技术发展方面的重要作用。研究人员和工程师通过在社区分享遇到的问题及其解决方法，不仅帮助了其他遇到相同问题的同行，也推动了整个社区的技术进步。当遇到类似问题时，其他研究者可以通过这些共享知识，快速定位问题并找到有效的解决方案。因此，这种开放和共享的态度对于促进技术交流和提升整个社区的水平非常重要。 YOLOv8-seg模型在导出ONNX时出现的精度损失问题，不仅是一个技术问题，也是一次深入理解和实践深度学习模型部署过程中的宝贵经验。通过细致的源码分析和调试，研究人员不仅解决了具体的技术难题，还加深了对深度学习模型转换和部署过程的理解，提升了自身的技术能力。这种经验对于深度学习领域的研究者和工程师来说，都是非常有价值的。而对于整个社区而言，此类问题的探讨和解决方案的分享，将有助于推动相关技术的发展和进步。

在信息技术领域，MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希函数，能产生出一个128位（16字节）的哈希值（通常用32位十六进制数字表示），用于确保信息传输完整一致。然而，在某些特殊需求场景下，用户可能需要修改文件的MD5值而不改变文件内容，这对于数据备份、网络安全等领域具有特定的应用价值。今天，我们将探讨一款特殊工具——它能修改视频文件的MD5值而不影响视频质量。 这款工具的一个核心功能是它支持在PHP的多个版本（7.4至8.1）中运行，这为不同的开发环境提供了便利。它的工作原理是通过在视频文件的末尾添加一定数量的随机字节。由于MD5值是基于整个文件内容的计算结果，因此添加任何字节都会改变最终的哈希值。这种方法并不会影响视频文件的原始内容，只是在文件末尾进行了一些扩展，因此视频播放时不会丢失质量。 具体到这款工具的操作流程，它可能包含了以下几个步骤：用户需要上传视频文件到服务器；工具会读取并分析视频文件的MD5值；然后，工具会在视频文件末尾添加随机字节，重新计算MD5值；用户可以获得修改后的视频文件。整个过程中，用户需要确保添加的随机字节不会干扰到视频文件的实际内容，以免影响正常播放。 值得注意的是，尽管视频文件的MD5值被改变了，但视频的实际播放质量不会受到任何影响。这是因为视频播放软件在读取文件时，会忽略文件末尾的随机字节，只关注视频内容本身的数据。因此，这一改动对于视频播放而言是透明的，用户在播放修改后的视频文件时，不会感受到任何的差别。 此外，虽然在一些场景下修改视频文件的MD5值可能会用于规避版权检测或其它安全检查，但这种做法在法律和道德上可能有争议。我们在此强调，该技术的合理使用应遵守相关法律法规，并且应用于正当的场合。 这款工具为视频文件的MD5值修改提供了一种有效的解决方案，尤其适合于需要对视频文件进行备份、测试或其它特定处理的用户。通过添加随机字节的方式，它能够在不改变视频播放质量的前提下，完成MD5值的修改，满足了特定的技术需求。

基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型：降低投资成本与运营成本，减少损失负荷价值,基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型实现,基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要：代码主要做的是主动配电网的运行规划模型，为了解决规划模型中的非线性和非凸性，分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理，规划模型的目标函数是降低线路的投资成本以及运营成本，降低损失负荷价值（voll），算例中的Distflow潮流以及松弛模型均有参考文档 代码非常精品，注释几乎一行一注释； ,主动配电网规划模型;二阶锥松弛;Distflow;非线性和非凸性处理;降低投资与运营成本;降低损失负荷价值(voll);代码注释清晰。,二阶锥松弛与Distflow融合的主动配电网规划模型优化研究

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别：基于ResNet的分类准确率与损失函数分析,基于ResNet的卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别与性能分析——出图展示分类准确率、混淆矩阵及损失函数迭代曲线,卷积神经网络识别信号 ResNet RadioML2016.10A数据集11种信号识别分类 出图包含每隔2dB的分类准确率曲线、混淆矩阵、损失函数迭代曲线等 Python实现 ,卷积神经网络; ResNet; 信号识别; RadioML2016.10A数据集; 分类准确率曲线; 混淆矩阵; 损失函数迭代曲线; Python实现,卷积神经网络在RadioML2016数据集上的信号识别研究

高能介子可以传播大厚度的物质。 对于地下中微子和宇宙射线探测器，必须准确知道μ子的能量损耗才能进行模拟。 在本文中，使用改良的Weizsäcker-Williams方法计算了通过致辐射而产生的对ons子平均能量损失的次要校正。 给出了数值结果的解析参数。

21.4 计算例子 我们计算一个薄透镜组得光焦度，有效焦距(EFL)为 400mm 的胶合消色差透镜，用到 的玻璃（及其性质）如表 21.2 所示。ΔPij如表 21.2 所示。 代入表中的数值，等式 21.13 中的分母为： 代入方程 21.13： 因此： 同理，由方程组 21.14 和 21.15 可得： （注意三个光焦度的总和等于 0.0025。）

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB自主构建一个三层BP（Backpropagation）神经网络，并用它来训练MNIST数据集。MNIST是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 我们需要了解BP神经网络的基本结构。BP神经网络是一种多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在这个案例中，我们有784个输入节点（对应MNIST图像的像素），30个隐藏层节点，以及10个输出节点（代表0-9的10个数字）。这种网络结构可以捕捉图像中的复杂特征并进行分类。 MATLAB文件"bp1.m"和"bp2.m"很可能包含了实现神经网络训练的核心算法。BP算法的核心是反向传播误差，通过梯度下降法更新权重以最小化损失函数。在训练过程中，网络会逐步调整权重，使得预测结果与实际标签之间的差距减小。 "pain1.m"可能是主程序文件，负责调用其他函数，初始化网络参数，加载MNIST数据，以及进行训练和测试。"train_MNIST.mat"和"test_MNIST.mat"则分别存储了训练集和测试集的数据。MATLAB的`.mat`文件格式用于存储变量，这使得我们可以方便地加载和使用预处理好的数据。 在训练过程中，通常会绘制损失曲线来监控模型的学习进度。损失曲线展示了随着训练迭代，网络的损失函数值的变化情况。如果损失值持续下降，表明网络正在学习，而损失曲线趋于平坦可能意味着网络已经过拟合或者训练接近收敛。 输出的精确度是衡量模型性能的关键指标。在MNIST数据集上，高精确度意味着网络能够正确识别大部分手写数字。为了得到精确度，我们会计算模型在测试集上的预测结果，并与实际标签进行比较。 总结来说，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. BP神经网络：包括前馈网络结构、反向传播算法和梯度下降优化。 2. MATLAB编程：利用MATLAB实现神经网络的搭建和训练。 3. 数据集处理：MNIST数据集的加载和预处理。 4. 模型训练：权重更新、损失函数和损失曲线的绘制。 5. 模型评估：通过精确度来衡量模型在测试集上的性能。 以上就是关于MATLAB自主编写的三层BP神经网络训练MNIST数据集的相关知识。这样的项目对于理解深度学习和神经网络原理具有重要的实践意义。

### LED透镜光损失分析 #### 一、LED透镜的材料种类及其特性 LED透镜根据材料的不同，主要分为硅胶透镜、PMMA透镜、PC透镜以及玻璃透镜四大类。 1. **硅胶透镜** - **特点**：硅胶透镜因其优异的耐高温性能（可承受高达200℃以上的温度，适用于过回流焊过程），被广泛用于直接封装在LED芯片上。 - **应用**：通常体积较小，直径范围在3-10mm之间，适合用于对体积要求较为严格的场合。 2. **PMMA透镜** - **成分**：光学级PMMA，即聚甲基丙烯酸甲酯，俗称亚克力。 - **优点**：生产效率高，可通过注塑工艺快速成型；透光率高，3mm厚度时可达93%左右。 - **缺点**：耐温性较差，热变形温度约为90℃，需注意光源与灯罩的距离控制，以防过热。 3. **PC透镜** - **成分**：光学级PC，即聚碳酸酯。 - **优点**：生产效率高，同样可通过注塑工艺快速成型；耐温性较好，可承受130℃以上的温度。 - **缺点**：透光率略低于PMMA，约为87%。 4. **玻璃透镜** - **特点**：透光率极高，可达97%，并且耐高温。 - **缺点**：易碎，制造非球面透镜较难，生产效率低且成本较高。 #### 二、LED透镜的应用分类 LED透镜根据其在LED照明系统中的位置，可以分为一次透镜和二次透镜两大类。 1. **一次透镜** - **定义**：直接封装或粘合在LED芯片支架上的透镜。 - **功能**：能够有效收集LED芯片发出的光线，并调整其出光角度，常见的角度有160°、140°、120°、90°甚至60°等。 - **材料**：多使用PMMA或硅胶材料。 2. **二次透镜** - **定义**：独立于LED芯片的透镜，但在应用时紧密相连。 - **功能**：进一步聚焦LED发出的大角度光（一般为90-120°），实现更精确的光束角（例如5°至80°）。 - **材料**：通常采用PMMA或玻璃材质。 #### 三、LED透镜规格分类 根据透镜的设计原理，可以将其分为穿透式和全反射式两类。 1. **穿透式透镜** - **原理**：光线经过透镜曲面折射后聚集，曲面的曲率半径由特定公式计算得出。 - **应用**：适用于大角度（40-80°）的聚光需求，如台灯、路灯等。 - **特点**：透镜侧面的光线利用率较低。 2. **全反射式透镜** - **原理**：除了正面聚光外，侧面也通过全反射原理收集并反射光线。 - **应用**：能有效提高光线利用率，获得更为均匀的光斑效果。 - **特点**：可根据需求设计不同的表面结构，以实现不同的光照效果。 #### 四、LED透镜模组 1. **定义**：将多个单个透镜集成在一个整体中，形成多头透镜模组。 2. **优势**：节省生产成本，提高产品一致性，节省空间，更容易实现大功率照明需求。 #### 五、光损失斟酌 在LED照明系统中，考虑到光通量的实际分布、外壳透镜透过率以及溢出光损失等因素，合理的光分布设计显得尤为重要。 1. **光分布设计** - 为了满足标准要求，需要通过透镜将平行光束进行扩散处理。 - 设计中将灯具外罩分割成矩形小单元，通过不同曲率半径的椭球面实现不同方向上的扩散效果，从而优化光分布。 2. **光通量利用** - 双向曲率曲面透镜可以自由地分配光输出，更高效地利用光通量，减少不必要的光损失和眩光。 - 完全透明的PMMA灯饰或灯罩可能在光源中心产生眩光，而在光源外围亮度急剧下降，这在某些应用场景中需要避免。 LED透镜的选择与设计对于提高LED照明系统的光效和视觉舒适度至关重要。通过对透镜材料、应用类型、规格设计以及光损失等方面进行综合考量，可以实现更加高效和均匀的光分布。