纳米固体与表面力学，孙长庆，L. K. Pan，An analytical solution shows that a competition between bond order loss and the associated bond strength gain of the lower coordinated atoms near the edge of a surface dictates the

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

今天小编就为大家分享一篇使用Tensorboard工具查看Loss损失率，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN两个loss，两个即共四个loss。

读Focal Loss for Dense Object Detection这篇论文 做的一个总结讲解ppt

matlab计算地球面积代码经验路径损失模型 奥村模型 无线电传播预测是无线电网络规划的基础之一。 因此，至关重要的是，传播预测模型必须尽可能准确。 传播路径损耗是电信系统链路预算的分析和设计的主要内容。 路径损耗的计算通常称为预测。 精确的预测只有在更简单的情况下才有可能，例如自由空间传播或平坦地球模型。 对于实际情况，使用各种近似值来计算路径损耗。 在本报告中，我们将讨论经验路径损耗模型，然后主要关注用于信号预测的Okumura模型。 Okumura模型是在城市地区使用最广泛的经验传播预测模型之一。 它是由Okumura Y.的作品开发而成，并基于日本某些城市和郊区的广泛测量结果。 我们将考虑造成传播损失的参数，例如自由空间传播损失，基站天线高度因子，移动天线高度增益因子，基本中值衰减和环境增益。 为了检查实际的实现和工作，可以在MATLAB上创建一些演示视图，方法是编写一些代码以查看接收功率与距离之间的关系，发射机高度与传播路径损耗之间的关系的实际图。

Triplet Loss训练所需数据，是博文《Tensorflow2/Keras Triplet Loss 代码实践》(https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/127484490)所需数据。主要包含：anchor_arr.npy，negative_arr.npy和positive_arr.npy。

信噪比matlab代码详解评估基于感知的语音增强损失 请在这里找到引用论文和脚本的脚本。 在此存储库中，我们提供用于训练/验证数据准备（包括感知加权滤波器的幅度响应），网络训练/验证（包括感知加权滤波器损耗和基于PESQ的损耗），网络推断，增强的语音波形的源代码。重建和测量。 该代码是基于由Juan Manuel Mart´ın-Donas编写的感知加权滤波器损失项目和PMSQE的项目。 然后由赵浩然进行整合和修改。 介绍 在该项目中，针对语音增强应用评估了两个基准损失和两个基于感知的损失。 将均方误差（MSE）损失和对数功率MSE损失作为基准进行测试。 对感知加权滤波器损失和基于PESQ的损失进行评估和比较。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.14.0和2.3.1 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息。 安装 数据集 请注意，在本项目中，干净的语音信号是从（降采样到8 kHz）中提取的，而噪声信号是从数据库中提取的。 为了在此项目中运行脚本，假定上述数据库在本地可用。 训练和