在机器学习模型的效果评估中，预测误差的分析是重中之重。对于现有的各种误差测量技术，如果使用不当，会得出极具误导性的结论。这些结论会误导模型设计者设计出过拟合的模型，过拟合是指训练出的模型对于训练集拟合的很好，但是对于新的样本集则预测效果极差。这篇文章描述了如何正确的测量模型误差，以避免此类问题。
误差测量 对于一个预测模型来说，最重要的是要能对新出现的数据样本准确进行预测。所以在测
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2024-10-29 11:40:49
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MONAI 3D目标检测官方demo实践与理解（一）项目搭建，训练部分的运行写在前面硬件环境配置先把代码跑起来数据集下载与处理训练部分写在后面 写在前面最近在学习医学图像相关的3D目标检测，刚好MONAI更新了3D目标检测相关的模块，就去找来官方的案例学习，下图来自MONAI目标检测。 硬件环境配置运行环境是Windows11系统，显卡为3090先把代码跑起来首先去官方的仓库看一下代码，根据re
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2024-03-07 11:56:48
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1简介构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。作者研究发现，正则卷积是一个强有力的组件，以提高延迟-准确性权衡目标检测的加速器，只要他们被放置在网络通过神经结构搜索。通过在搜索空间中合并Regular CNN并直接优化目标检测
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2024-03-25 08:53:52
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在基于模型的开发中，优质的模型架构是生成优质代码的必要前提。静态模型分析对于模型的质量保证有着至关重要的作用，同时建模规范已在业内有着广泛而成熟的应用。然而建模规范并非模型设计原则合规性的唯一考量标准，仍有许多方面，需要根据具体的模型属性加以改善。模型结构质量作为反映建模质量的重要方面，可通过一系列模型指标（Model metrics）对模型结构质量进行综合分析。本文我们将向您展示模型指标的概念、
我的显卡是4090 算力 8.6，pytorch版本不能太低，否则报错算力和本机不符算力查看Compare Current and Previous GeForce Series of Graphics Cards | NVIDIA我的版本：
python 3.8
pytorch 1.12.1
cuda: 11.3
mmcv-full = 1.7.0
mmdet = 2.2
前言基于视觉的机器人抓取过程中的三个关键任务，即目标定位、目标姿态估计和抓取估计：目标定位任务包括无分类的目标定位、目标检测和目标实例分割目标姿态估计任务主要是对6D目标姿态进行估计抓取估计任务包括二维平面抓取方法和6自由度抓取方法机器人抓取涉及检测、分割、姿态估计、抓取点检测、路径规划等任务，本文主要介绍这些任务的评估标准。目标检测目标检测领域主要使用IOU这一标准来评估Predict Box与
大家好呀，我是阿潘。Meta 的 Segment Anything Model 着实火了一把，今天来和大家分享一篇相关的研究成果，论文和代码都已开源：从标题的字面意思应该就是指仅需一个样本即可定制个性化的SAM。Personalize Segment Anything Model with One Shot https://ar
通用目标检测 定义： 给定一个任意的图像，确定是否有来自预定义类别的语义目标的实例，如果存在，返回空间位置和范围.相比于目标类检测,更侧重于探测广泛的自然类别的方法发展历程: PASCAL VOC数据集, ILSVRC性能逐渐提高.典型算法 基于卷积的神经网络目标检测方法，根据检测速度可分为两阶段目标检测和一阶段目标检测。 两阶段目标检测算法：生成候选区域+分类和边界框回归
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2024-03-07 15:35:28
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第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow 1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测API V2的教程可作为jupyter notebook使用 https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_no
1.A Survey for In-context Learning论文详情页作者：Qingxiu Dong,Lei Li,Damai Dai,Ce Zheng,Zhiyong Wu,Baobao Chang,Xu Sun,Jingjing Xu,Lei Li,Zhifang SuiAI华同学综述（大模型驱动）：本文综述了近年来自然语言处理领域中最新进展、挑战和未来工作。我们首先提出了一种形式化的
本文介绍如何基于NModel生成自动化测试用例。在前面一文使用NModel自动生成测试用例中，介绍了如何通过给待测试的程序建模，生成测试用例的方法。但前面文章的问题是，生成的都是手工的测试用例，如果让测试人员手工执行程序自动生成的测试用例，呃……这对于测试工程师来说，不蒂于一场噩梦。
在前面一文使用NModel自动生成测试用例中，介绍了如何通过给待测试的
目标检测常用评价指标有： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Pre
本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork：https://github.com/murufeng/awesome-papers/tree/master/Object-detection目标检测论文【1】Object Detection in 20 Years: A Survey时间：2019年5月 作者：密歇根大学&北航&卡尔顿大学&
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2024-09-19 15:12:24
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文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
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2024-07-08 09:37:49
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本文提出一种用于目标检测的知识蒸馏新方法：General Instance Distillation，GID，可应用于各种检测框架中，使得学生模型显著提高AP的性能，甚至优于Teacher模型！
作者单位：旷视科技, 北航
近年来，知识蒸馏已被证明是模型压缩的有效解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。但是，以前的蒸馏检测方法对于不同的检测框架
目标检测结构理解 文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1 Backbone1.2 Neck1.3 Head1.4 总结2. 目标检测其他组成部分2.1 Bottleneck2.2 GAP2.3 Embedding2.4 Skip-connections2.5 正则化和BN方式2.6 损失函数2.7 激活函数3. 举例3.1 YOLOv4目标检测网络结构3.2 说明4. 其他概念4.1
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2024-04-29 20:55:45
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最近因为开发一个项目的关系在研究《Head First设计模式》，想从中找到一些灵感，虽然之前也看过，但是每次学习，都会有新的理解和感悟，非常感谢作者提供了这样一本让我受益匪浅的书！ 面向对象程序设计（注意这里是面向对象，而不是基于对象）的一个很重要的设计原则就是：针对接口编程，而不是针对实现编程！可就是这样一句句很浅显的话，确包含了很多面向对象的知识在里面！ “什么是针对接口编程呢？”，“针对
0 写在前面目前研一在读，研究方向为：视觉检测和3DMOT多目标跟踪，跑神经网络模型都会用到这个这个数据集，但去kitti官网上下载费事，所以写这篇文章去分享链接，节约下载时间1.kitti数据集简介KITTI 是自动驾驶领域最著名的数据集，kitti数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(s
MMF 多模态框架介绍及问题汇总跨模态推理对人工智能至关重要。越来越需要对模态之间的交互进行建模（例如，视觉，语言），这样不仅能够改进AI对现有任务的预测能力，同时也能够发现新的应用点。多模态AI问题包括视觉问答（visual question answering, VQA), 图像描述(image captioning)、 视觉对话（visual dialogue）、embodied AI、虚拟
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2024-07-30 18:16:34
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貌似公司面试都喜欢问多态，今天做个总结记录。1.什么是多态多态就是Polymorphism，一个接口的多种实现。在不同的上下问下，接口的实现表现出不同的特征。2.多态的好处多态带来两个明显的好处：一是不用记大量的函数名了，二是它会依据调用时的上下文来确定实现。确定实现的过程由C++本身完成另外还有一个不明显但却很重要的好处是：带来了面向对象的编程。 3.多态的实现
函数重载，宏多态，模板函数
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2024-07-06 18:16:33
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