出现nan值时，一定要关注数据、数据、数据！！！（重要的事说三遍！）首先，代码如下：问题如下：提示long_scalars中出现无效值，acc、iou、dice值为nan，原因可能是因为分母出现了0（通过调试确实是因为分母出现了0）调试：首先查看一下img和label的形式：...导入数据集，模型...net=UNet()img,label=next(iter(train_dl))#读取img和label如下：然后，测试一下输出形式（pred、pred_、pred_0)pred=net(img)#输入网络得到预测结果pred_=(pred>=0.5).float()#预测值≥0.5的置为1，否

🤵‍♂️个人主页:@AI_magician📡主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨‍💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱‍🏍🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅该文章收录专栏[✨—《深入解析机器

摘要1简介2 方法2.1 边界框回归模式分析2.2  Inner-IoU 损失3 实验3.1  模拟实验3.2 对比实验3.2.1PASCAL VOC上的YOLOv73.2.2YOLOv5 在 AI-TOD 上4. 参考摘要随着检测器的快速发展，边界框回归（BBR）损失函数不断进行更新和优化。然而，现有的 IoU 基于 BBR 仍然集中在通过添加新损失项来加速收敛，忽略了 IoU 损失项本身的局限性。尽管从理论上讲，IoU 损失可以有效地描述边界框回归的状态，但在实际应用中，它无法根据不同的检测器和检测任务进行自适应调整，且不具备较强的泛化能力。基于上述情况，作者首先分析了 BBR 模型，并得

【海量数据挖掘/数据分析】之K-Means算法（K-Means算法、K-Means中心值计算、K-Means距离计算公式、K-Means算法迭代步骤、K-Means算法实例）目录【海量数据挖掘/数据分析】之K-Means算法（K-Means算法、K-Means中心值计算、K-Means距离计算公式、K-Means算法迭代步骤、K-Means算法实例）一、基于划分的聚类方法二、K-Means算法1、K-Means简介:2、K-Means算法步骤3、K-Means算法图示说明1.已知条件:2、首先设置初始中心点:3、计算距离:4、距离表示说明:5、初步分组:6、重新计算中心点位置:根据上述聚类分组

 💡💡💡本文独家改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU（ GIoU,DIoU, CIoU，SIoU ）损失进行有效结合推荐指数：5颗星    新颖指数：5颗星 收录：YOLOv7高阶自研专栏介绍：http://t.csdnimg.cn/tYI0c✨✨✨前沿最新计算机顶会复现🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况 1. Inner-IoU介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2311.02877.pdf 

在“GooglePlayDeveloperConsole”的“统计信息”选项卡下，我从下拉列表中选择了“用户安装总数”。在底部Pane中，我选择“设备”以查看“用户按设备安装的总计”。在结果中，我看到“其他”类别占33.33%的安装量。“按设备在Activity设备上安装”中完全缺少相同的内容。“其他”是什么意思？如果这些映射到后来卸载该应用程序的真实用户，那将是非常令人担忧的，我将花精力找出根本原因。 最佳答案 您可以转到页面顶部并单击下载并将统计信息导出到CSV。然后您将能够看到不同的设备。有些人可能有一些奇怪的名字:)

         在图像分类或者图像分割中，为评价模型的预测效果，在训练过程中通常需要比较预测值与真实标签值的差距，即误差。目录图像分类过程的评价指标混淆矩阵正确率/准确率精准率召回率F1分数图像分割过程的评价指标混淆矩阵混淆矩阵的生成代码IOU与MIOUIOU计算代码dice系数dice系数计算代码IOU与dice系数的关系图像分类过程的评价指标混淆矩阵        混淆矩阵，用来总结分类结果的矩阵，N*N的方阵，N表示类别数。混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别。    例如：针对一个二分类问题，混淆矩阵为：预测值=1预测值=0真实值=1TPFN真实值=0FPTN        TP

第一关：距离度量#encoding=utf8importnumpyasnpdefdistance(x,y,p=2):'''input:x(ndarray):第一个样本的坐标y(ndarray):第二个样本的坐标p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离output:distance(float):x到y的距离'''#*********Begin*********#dis2=np.sum(np.abs(x-y)**p)dis=np.power(dis2,1/p)returndis#*********End*********#第二关：什么是质心#encoding=utf8importn

Ubuntu中使用yum命令出现错误提示:Command‘yum’notfound,didyoumean:command‘gum’fromsnapgum(0.12.0)command‘num’fromdebquickcal(2.4-1)command‘yum4’fromdebnextgen-yum4(4.5.2-6)command‘uum’fromdebfreewnn-jserver(1.1.1~a021+cvs20130302-7build1)command‘sum’fromdebcoreutils(8.32-4.1ubuntu1)command‘zum’fromdebperforate(1

NWD-BasedModel|小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)计算机视觉参考：博客1知乎2在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主要观察结果是，基于IoU(IntersectionoverUnion,IoU)的指标，如IoU本身及其扩展，对小目标的位置偏差非常敏感，在基于Anchor的检测器中使用时，严重降低了检测性能。为了解决这一问题，本文提出了一种新的基于Wasserstein距离的小目