关于后面的损失函数，建议选择FocalLoss，这是何凯明大神的杰作，源码如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))数据做好，就可以开始训练了~~~四、整幅场景图像的缺陷检测上述训练的网络，输入是64x64x3的，但是整幅场景图像却是512x512的，这个输入和模型的输入对不上号，这怎么办呢？其实，可以把训练好的模型参数提取出来，然后赋值到另外一个新的模型中，然后把新的模型的输入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool层提取的featuremap比较大，这个时候把featuremap映射到原图，比如原模型在末尾一个maxpool层后，输出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道数。如果输入改成512x512，那输出的featuremap就成了64x64x128，这里的每个8x8就对应原图上的64x64，这样就可以使用一个8x8的滑动窗口在64x64x128的featuremap上进行滑动裁剪特征。然后把裁剪的特征进行fatten，送入到全连接层。具体如下图所示。全连接层也需要重新建立一个模型，输入是flatten之后的输入，输出是softmax层的输出。这是一个简单的小模型。在这里提供一个把训练好的模型参数。深度人工智能学院自然语言处理。山东人工智能培训价格
“人工智能+无人机”将可能成为有人驾驶战机难以匹敌的空中武器。人工智能“深蓝”、AlphaZero和Pluribus分别战胜国际象棋、围棋和德州扑克的人类选手，充分展现出先进算法的巨大威力和潜力。综合空战的装备、智慧、体能和技能等方面，“人工智能+无人机”完全可以超越“人类飞行员+有人机”。 “人工智能+无人机”的空战性能取决于算法的优劣，人工智能空战在很大程度上等同于“算法战”。算法可统一理解为解决问题的方法，解决作战问题依靠作战算法，目的是以更高效的方法作战。算法是人工智能的大脑，决定了人工智能的智力水平，也是“人工智能+无人机”作战系统战斗力的重要影响因素。 “空战演进”项目的实施，表明美国将先进人工智能算法研发作为推进空战智能化的抓手。2017年，美国**部副部长罗伯特·沃克签署“**项目”备忘录，建立“算法战跨职能小组”，并正式提出“算法战”作战概念，将算法作为重要的战斗力，旨在通过开发先进的人工智能算法，提升美军在态势感知、情报分析、指挥决策、精确打击等方面的作战能力。 陕西AI人工智能培训就业好吗深度人工智能学院图像分割项目。
四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。
【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。学院教研机构精心研发的课程，难易程度和企业所需的技能达到一个平衡。
Two-Stage算法RCNNRCNN由SS算法(selectivesearch)得到proposals，然后每一个proposal被送到CNN中提取特征，有SVM分类器去预测目标种类，RCNN将VOC07的mAP从(DPM保持的)上升到。SPPNet进一步提升精度，从，并且其推理速度相比SPPNet快了20倍FastRCNNVOC07精度提升到，然后其推理速度相比SPPNet又快了10倍FasterRCNN可以将two-stage的网络进行end2end的训练，并且在VOC07上精度达到，同时其运行速度达到了几乎实时。FPN2017年在FasterRCNN基础上提出FPN，在COCOmAP@.5上达到。One-Stage算法YOLOYOLO在2015年被提出，是深度学习领域的较早One-Stage的目标检测算法，在VOC07上精度在，速度可以达到155fps，可谓逆天！由于精度原因后来发布了YOLOV2，其成绩为45fpswithVOC07mAP=，后来在2018年发布了YOLOV3，吊打同期目标检测方法，直到现在YOLOV3的方法仍然不过时。SSDSSD方法是在2015年被提出来的，它是深度学习领域第二个One-Stage的检测器。同时兼顾了速度和精度，对后面的目标检测算法有着深远的影响。其成绩为(VOC07mAP=,VOC12mAP=,COCOmAP@.5=,mAP@[.5,.95]=),基于SSD的方法的目标检测算法非常地多。RetinaNetFocalLoss在这篇文章被提出来，主要解决的是类别不平衡的问题。深度人工智能学院循环神经网络课程。湖北人脸识别人工智能培训就业好吗
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