概要 该文提出了两种有效的新编解码块：采用卷积层和Generalized Divisive Normalization(GDN)的分析(analysis)和合成块(synthesis)。该文的网络利用pixel RNN方法进行量化。此外，为了改进整个网络，我们使用LSTM细胞对残差图像进行编码，以减少不必要的信息。 1. 网络结构 下图给出了两
Generalized-ICP論文研讀 前言損失函數推導應用point-to-pointpoint-to-planeplane-to-plane 前言 ICP最基本的形式是point-to-point，即以點到點之間的距離作為損失函數；它的一個變種是point-to-plane，改用點到目標點局部擬合平面的距離作為損失函數。 本篇介紹的GICP是上
作者：朝言 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/368633180 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 在行人重识别领域，如何获取海量标注数据，提高实际场景的重识别能力是工业界非常关注的一个问题。通常在学术界上公开数据集如Maket150
现有的模型存在两个问题: (1)classification score和quality score(包括IoU和centerness score)训练和推理时不一致.训练的时候这两个score是分别训练的,推理的时候将这两个score相乘作为NMS的依据,如下图(a)所示. 这有可能造成一些错误,如下图所示,在推理过程中,某些负例的cls s
论文原文全程为：Generalized Overlap Measures for Evaluation and Validation in Medical Image Analysis 刚才分析过Dice Loss对小目标的预测是十分不利的，因为一旦小目标有部分像素预测错误，就可能会引起Dice系数大幅度波动，导致梯度变化大训练不稳定。另外从上面的代码实现可以发
欢迎投稿(荐稿)计量经济圈，计量相关都行 邮箱：econometrics666@sina.cn copyrights@计量经济圈(ID: econometrics666); 相关do文件和重要材料都放在咱们的知识社群, 可以进入社群提取直接使用。 在经济学研究中，参与一个培训项目会对不同的收入群体产生不同的影响，那我们该怎么去测度
Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimationfor Dense Object Detection论文翻译 摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1 Generalized Focal Loss V13.2 Generalized Focal Loss V2 4.实验4.1 消融研究4.2 与SOTA方法的比较4.3 分析 5.结论
我们只是大佬的搬运工 1、log loss 2、WBE loss 带权重的交叉熵 3、Focal loss 容易过拟合？不知why 4、DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5、IOU loss 6、Tversky loss 7、敏感性-特异性损失 8、Generalized Dice loss 9、BCE + Dice loss 10、Dice + Focal loss 11、Expon
Generalized German Quotation Time Limit: 3 Sec Memory Limit: 512 Mb 题目链接http://acm.csu.edu.cn:20080/csuoj/problemset/problem?pid=2312 Description Generalized German Quotationstandard inputstandard output3 seconds512 megabytes German language uses
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression https://mp.weixin.qq.com/s/kJfitOheQB6VchZ_96f-nQ 看了这篇微信文章开始看了下论文的全文，对于损失函数的提出，比较有建设性意见，是出彩的地方。 论文原文下载 1. Introduction of I
