备份源文件sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.backup修改源文件sudonano/etc/apt/sources.list更新源sudoaptupdatesudoaptupgrade国内常用源阿里源debhttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-s

目录一、【FocalModulation】特征金字塔1.1【FocalModulation】特征金字塔介绍1.2【FocalModulation】核心代码二、添加【FocalModulation】特征金字塔2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【FocalModulation】特

mysy2下载gcc 过程比较艰苦，2024年秋冬讲课，被linux毒打了3天pacman-Smingw-w64-ucrt-x86_64-gcc  这个一次成功，不行继续接大招实在不行安装vsvisualstudio.com   补了gcc的工具链  大小1.5gliunx改名字  改主机名字sudohostnamectlset-hostname<newhostname

本节均为Ubuntu20.04的镜像源列表。若为其他版本，将所有focal更改为其他版本代号即可。常用的Ubuntu版本代号如下：Ubuntu22.04：jammyUbuntu20.04：focalUbuntu18.04：bionicUbuntu16.04：xenialUbuntu通常采用“形容词+小动物”作为版本代号（默认的壁纸），在镜像源列表中只有第一个词

FocalLoss详解及其pytorch实现文章目录FocalLoss详解及其pytorch实现引言二分类与多分类的交叉熵损失函数二分类交叉熵损失多分类交叉熵损失FocalLoss基础概念关键点理解什么是难分类样本和易分类样本？超参数

日期：2024年08月05日目录前言论文摘要FocalLossCrossEntropyLossBalancedCrossEntropy FocalLossRetinaNet网络架构ResNet FeaturePyramidNetwork(FPN)ClassSubnetBoxSubnet前言一般来说，one-stage的目标检测器在检测速度上有着明显优势，而two-stag

文章目录1.背景介绍2.Loss计算公式3.使用场景4.代码样例5.总结1.背景介绍在深度学习的目标检测任务中，类别不平衡问题一直是提升模型性能的拦路虎。FocalLoss损失函数应运而生，专为解决这一难题设计。本文将深入探讨FocalLoss的背景、计算方法、应用场景以及如

1!aptlist--installed2Listing...Done3accountsservice/now0.6.55-0ubuntu12~20.04.5amd64[installed,upgradableto:0.6.55-0ubuntu12~20.04.6]4acl/focal,now2.2.53-6amd64[installed,automatic]5adduser/focal,now3.118ubuntu2all[in

在Ubuntu虚拟机上更换软件源可以提高软件包下载和更新的速度。以下是更换软件源的步骤：备份现有的软件源列表：bash复制代码sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak编辑软件源列表：bash复制代码sudonano/etc/apt/sources.list替换默认的软件源为国内镜像

备份你的源，然后替换你的Linux主机上/etc/apt/source.list即可。笔者用的源如下：点击查看代码#debcdrom:[Ubuntu20.04.4LTS_FocalFossa_-Releaseamd64(20220223)]/focalmainrestricted#Seehttp://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotesforhowtoupgra

最小化安装Ubutun后的初始化操作由于Ubutub相关配置路径与红帽系操作系统有些差异，这边进行一些简单初始化记录。使用的操作系统镜像为：ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso1.root账户配置使用该镜像安装系统，没有红帽系安装过程中对root用户的配置。需要进入系统后使用sudopassw

ChapterOneEnglishChinesewavefront波面[\('weɪvfrʌnt]\)ray光线\([reɪ]\)normal法线\([ˈnɔrm(ə)l]\)reflection反射\([rɪˈflekʃ(ə)n]\)refraction折射\([rɪ'frækʃ(ə)n]\)refractiveindex折射率\([rɪ'fræktɪv]~[ˈɪnˌ

在看RAM++模型的时候，看到了用的损失函数是asymmetricloss，称为非对称损失。以二分类问题为例，正类别和负类别的损失权重可以不相等。这样设计的目的是使模型更关注于对某一类别的正确分类，尤其是当某一类别的错误分类可能带来更严重后果时。这个损失常常与focalloss一起做对比，"不

sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudovim/etc/apt/sources.list#zhongkedasourcedebhttps://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttps://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniver

原始题目：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection中文翻译：GeneralizedFocalLoss：学习用于密集目标检测的QualifiedandDistributedBoundingBoxes发表时间：2020年6月8日平台：arxiv来源：南京理工-李翔文章

 Focal交叉熵：上面式子是一个交叉熵的改进版本，多了一个权重系数pos_weight，表示图像中，正例、负例的比例，那个越少，就越重视哪一个。好好感受下，loss|y_pred=0.8  loss|y_pred=0.2应该是“相等”的，这是上面式子设计的初衷！下面是Focalloss的式子：式中，α就是上面

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本机情况省吃俭用入手了ThinkPadT14，打算装好Linux后作为开发机器使用，本文记录了安装过程，以便将来在新系统上用到作为参考，机器软硬件情况如下接下来就是安装wsl2的过

kaiming！！！神一样的存在！！！论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论：如何评价Kaiming的FocalLossforDenseObjectDetection？记得查看；http://www.sohu.com/a/225849848_473283论文内容摘要目前准确度最高的目标

ubuntu初始环境配置ROS11.换源并更新数据库ubuntu2004换源#备份原来的源并且另存sudocp-v/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.backup#执行chmod命令更改文件权限使软件源文件可编辑sudochmod777/etc/apt/sources.list#通过gedit命令编辑软件源：sudoged

一、选择服务器镜像我使用的是Ubuntu20.04 二、使用shell终端连接器连接服务器 三、安装必要的软件包来构建mcrcon工具：sudoaptupdatesudoaptinstallgitbuild-essential安装Java运行环境aptinstallopenjdk-17-jre注意：高版本jdk兼容低版本mc 注意：下载完

一、前言1.1目的在使用Ubuntu时往往apt源会自带很多常用软件，但是大部分都是比较老的版本，本文主要是为了实现以下两个目的：通过添加第三方的PPA源解决软件版本过低或者没有安装包的情况；Apt使用的一些基本命令。1.2相关文档：PPA介绍可以参考此文章：技术|UbuntuPPA使用指南 htt

overview​ gstreamer是一个支持Windows，Linux，Android，iOS的跨平台的多媒体框架。​ 本文和后续关于gstreamer的开发环境（只针对ubuntu，其他平台参考官方文档）：​ ubuntu20.04.1focalAPI​ GstBus(gstreamer.freedesktop.org)安装环境官方安装教程：InstallingonLinux(gstr

1.前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《FocalLossforDenseObjectDetection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——FocalLoss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了传统交叉熵损失函数因为类别

適用於20.04的基礎配置（詳細）：debhttp://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedebhttp://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/focal-securitymainrestricteduniversemultiversedebhttp://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/focal-updatesm