首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
社区首页 >问答首页 >有人能解释DNN模块中前向()的输出吗?

有人能解释DNN模块中前向()的输出吗?
EN

Stack Overflow用户
提问于 2022-04-04 18:48:14
回答 1查看 323关注 0票数 2

当我使用opencv学习YOLO时,我使用了一个类。

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
outs = net.forward(output_layers)

如果我打印输出如下:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
[9.31552518e-03 7.26305973e-03 2.51572542e-02 1.67992767e-02 1.28286320e-06 0.00000000e+00]

我知道索引0到索引3是框的坐标。第五个指数是每个班的分数。但是,我搞不懂第四指数的作用是什么?

提前谢谢你。我真的很感激!

EN

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-05-04 00:25:12

在这里,索引位置1包含类标签。

索引位置2包含信心得分。这不是概率得分,而是模型对它检测到的类的对象的信任。

在最后四个值中,前两个是x,y边界盒坐标,最后一个是边界框的宽度和高度。

票数 1
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/71745810

复制
相关文章
深度学习之DNN与前向传播算法
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DN
昱良
2018/04/08
1.5K0
深度学习之DNN与前向传播算法
深度学习之DNN与前向传播算法
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果: 接着是一个神经元激活函数: 从而得到我们想要的输出结果1或者-1。 这个模型只能用于二元分类,且无法学习比较复杂的非线性模型,因此在工业界无法使用。而神经
企鹅号小编
2018/01/17
1.2K0
深度学习之DNN与前向传播算法
深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。
刘建平Pinard
2018/08/14
8450
深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。
机器学习AI算法工程
2019/10/28
5570
深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
写在315前:“弹窗广告”的流毒能根治吗?
网信办日前发布了关于《互联网弹窗信息推送服务管理规定(征求意见稿)》,矛头直指近乎猖獗的弹窗乱象,强调不得以任何形式干扰或影响用户关闭弹窗,同时明确弹窗信息的推送必须要经过人工审核。
Alter聊科技
2023/01/13
4170
spfa(链式前向星)+dijkstra(链式前向星)
链式前向星可以存图, 它存图的方式是: 将 任 意 一 个 节 点 的 所 有 临 边 按 输 入 顺 序 依 次 连 接 起 来 将任意一个节点的所有临边按输入顺序依次连接起来 将任意一个节点的所有临边按输入顺序依次连接起来 然 后 头 节 点 ( 数 组 ) 存 的 是 最 后 一 个 临 边 的 地 址 然后头节点(数组)存的是最后一个临边的地址 然后头节点(数组)存的是最后一个临边的地址
全栈程序员站长
2022/11/17
4820
Hinton 最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上,FF 是最优算法。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年,深度学习取得了惊人的胜利,用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一,在近年来已经多次提出,反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反,他正在提出一种新的神经网络学习方法——
AI科技评论
2023/04/12
6370
Hinton 最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
Hinton最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者:李梅、黄楠 编辑:陈彩娴 过去十年,深度学习取得了惊人的胜利,用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一,在近年来已经多次提出,反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反,他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法(Forward‑For
大数据文摘
2023/04/10
6070
Hinton最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
求助~有人能帮我看看这个程序是咋回事吗?
本来我也不以为意的,只是简简单单的觉得自己敲代码敲的走火入魔了而已,搞得我梦里还在疯狂的输出。
why技术
2023/01/08
3330
前向逐步线性回归
前向逐步线性回归属于一种贪心算法,即每一步尽可能减少误差。一开始,所有权重都设为1,然后每一步所做的决策是对某个权重增加或者减少一个很小的步长。
用户6021899
2019/08/14
8750
前向传播(张量)- 实战
目录 手写数字识别流程 前向传播(张量)- 实战 手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练,10k张图片测试 每张图片是28*28,如果是彩色图片是28*28*3 0-255表示图片的灰度值,0表示纯白,255表示纯黑 打平28*28的矩阵,得到28*28=784的向量 对于b张图片得到[b,784];然后对于b张图片可以给定编码 把上述的普通编码给定成独热编码,但是独热编码都是概率值,并且概率值相加为1,类似于softmax回归 套用线性回归公式 X[b,784] W[
py3study
2020/01/16
4430
汇总 | OpenCV DNN模块中支持的分类网络
OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成,这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。
OpenCV学堂
2020/09/08
1.2K0
汇总 | OpenCV DNN模块中支持的分类网络
有人WIFI模块使用详解
 补充 模块在连接路由器时如果希望模块固定IP 不过发现固定IP之后好像连接路由器的等待时间增加了 用的这一款 看一下现在可能用到了引脚 这个模块也有三种模式AP,STA,AP+STA 先说一下模块在
杨奉武
2018/04/18
1.5K0
有人WIFI模块使用详解
7617:输出前k大的数
7617:输出前k大的数 查看 提交 统计 提问 总时间限制:10000ms单个测试点时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 给定一个数组,统计前k大的数并且把这k个数从大到小输出。 输入第一行包含一个整数n,表示数组的大小。n < 100000。 第二行包含n个整数,表示数组的元素,整数之间以一个空格分开。每个整数的绝对值不超过100000000。 第三行包含一个整数k。k < n。输出从大到小输出前k大的数,每个数一行。样例输入 10 4 5 6 9 8 7 1 2 3 0 5 样例输出 9
attack
2018/04/12
9970
卷积神经网络的前向传播
---- CNN的这三个特点是其对输入数据在空间(主要针对图像数据)上和时间(主要针对时间序列数据,参考TDNN)上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交替设置,即一层卷积层接一层采样层
计算机视觉研究院
2018/04/17
7020
卷积神经网络的前向传播
JVM 日志输出参数 [-XX:+PrintGCDetails] 解释
连起来看 运行时间: [GC类型 (原因)] [收集器类型: GC前该内存区域已经使用容量->GC后该内存区域已使用容量(该内存区域总容量)] GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量(Java堆总容量), 执行时间 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
潇洒
2023/10/20
8840
使用OpenCV 4.1.2的DNN模块部署深度学习模型
自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络推理运算的支持模块-DNN模块,它支持多种深度学习框架的模型,如Tensorflow、Caffe、Torch、Darknet,以及ONNX格式的模型。
OpenCV学堂
2019/11/15
3K1
如何向老板解释反向代理?
由于我家老板看过之后,对这篇文章的评价是:写的不错,语句是通顺的,排版是可以的,但反向代理是什么还是不清楚?所以我就想尝试着向非 IT 工作者解释“正向代理”和“反向代理”。
马哥linux运维
2019/07/23
6450
如何向老板解释反向代理?
我是如何向老婆解释MapReduce的?
昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说。演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈)。我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试人员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋。在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家。
IT阅读排行榜
2018/08/13
3220
我是如何向老婆解释MapReduce的?
我是如何向老婆解释MapReduce的?
昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说。演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈)。我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Fl
CSDN技术头条
2018/02/09
1.5K0
我是如何向老婆解释MapReduce的?

相似问题

有人能向老SNMP chap解释WMI吗?

13

有人能帮助解释回溯输出的术语“堆栈粉碎”吗?

39

有人能帮助解释这两个线程的输出吗?

20

有人能一步一步地解释输出吗?

112

有人能向新手解释一下云的功能吗?

10
添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

扫码加入开发者社群
关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

扫码关注腾讯云开发者公众号
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
查看详情【社区公告】 技术创作特训营有奖征文