机器学习模型的求解最终都会归结为求解一个最优化问题，最优化的目标为模型误差，它是模型参数的函数。例如线性回归的优化目标是均方误差，参数是每个特征的系数。根据目标函数的特点（凸与非凸），样本数量，特征数量，在实践中会选择不同的优化方法。常见的优化方法包括解析法、梯度下降法、共轭梯度法、交替迭代法等。本案例将对常见的优化算法进行分析，以便理解不同优化方法的特点和适用场景，帮助我们在机器学习
目录多目标建模总结推荐系统——多目标优化 网易严选跨域多目标算法演进背景介绍多目标建模及优化1.样本与特征2. 模型结构迭代3. 位置偏差与 Debias4. 多目标 Loss 优化 5. 跨域多目标建模多目标建模总结常见的指标有点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。多目标建模的常用方法：-多模型的融合-多任务学习 &
多目标优化算法的性能指标基础知识源码下载参考文献 基础知识 在对多目标优化算法的性能进行评价时，主要有两个评价标准：多样性和收敛性。由于单一的性能指标不能很好地同时反映这两个评价标准，本文使用了三种性能指标来衡量多目标优化算法的性能。三个性能指标分别为超体积度量(Hypervolume, HV) [1] ，得到的非占优解集与参考解集之间的度量(Inverted Generational Dis
作者：韩信子一图读懂全文 推荐，搜索，计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向，也是算法发挥作用最大的一些方向，前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长，这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地（附『实现代码』和『微信数据集』）一、多目标优化介绍1.1 什么是多目标优化场景多目标排序是推荐排序系统中常见的技术实现，在很多推荐与排序常见中，有多
简述在事先不知道目标数量的情况下，对视频中的行人、轿车、卡车、自行车等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID，以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。多目标跟踪中即要面对在单目标跟踪中存在的遮挡、变形、运动模糊、拥挤场景、快速运动、光照变化、尺度变化等挑战，还要面对如轨迹的初始化与终止、相似目标间的相互干扰等复杂问题。MOT需达到效果：（1）通过在每帧的精确位置识别正确数
Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。一、定义函数在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
参考Performance metrics in multi-objective optimizationRiquelme, N., Lücken, C. V., & Baran, B. (2015, 19-23 Oct. 2015). Performance metrics in multi-objective optimization. Paper presented at the 2
Trdin和Bohanec改进了多目标评价方法，并将其引入设计评价当中，实现了对设计方案定性和定量的评价。Liu等人和Wang引入了模糊语义技术，研究了在信息不完整情况下的多目标评价方法。Tiwari等人在产品设计方案评价中结合用户模糊需求，从用户角度完成了对设计方案的多目标模糊评价。李洁翎等人通过引入全局敏感度分析，确定了多目标评价参数对复杂机电系统运行效果的影响大小，提出了能够缩
引言 多目标跟踪目的是预测视频内多个物体的运动轨迹，这个问题的主要策略是先检测后跟踪，将其分为两个步骤：Step1：检测，对单视频帧目标进行定位；Step1：数据关联，分配检测到的物体并连接到现有轨迹。这意味着系统至少需要两个计算密集型组件： detector 和embedding (re-ID) model。为了方便起见，本文将这些方法称为“分离的检测和嵌入”方法（Separate Detec
基本内容：先附上Track_eval下载地址：.GitHub - JonathonLuiten/TrackEval: HOTA (and other) evaluation metrics for Multi-Object Tracking (MOT).各个指标的原理我在这里不谈了，主要讲一下使用该工程计算指标的方法 我们在计算MOT评价指标的时候需要用到以上这个工程，下载好后，新建工程
对于多目标追踪问题，我们认为一个理想的评价指标应该满足下述三点要求：1）所有出现的目标都要能够及时找到2）找到目标位置要尽可能可真实目标位置一致3）保持追踪一致性，避免跟踪目标的跳变 标准CLEAR-MOT测量，包括两个评价标准：1）Multi-Object Tracking Accuracy(MOTA)多目标跟踪准确度：其中mt,fpt,和mmet分别是t帧时漏检、误检和错误匹配的数量
一、一个模型同时实现单目标识别与定位在上一节中，我们先构建了一个分类网络，用于图片中最大目标的类别划分；然后构建了一个用于输出目标坐标的网络。我们尚未将两个网络联系起来。但事实上，两个网络的架构十分相似(都是基于resnet34)。那么能否去除这种冗余，使用一个网络同时实现目标分类与定位呢？本部分将按照：准备数据—构建网络—定义优化目标这一分解步骤，来展示针对应用场景进行建模的通用流程。1. 准备
转载
2023-11-01 18:03:40
87阅读
此帖记录一下在视觉感知项目中的一些曲折经历。机子是NVIDIA Jetson AGX，具体型号未知。单独启用一个ros结点做目标跟踪，因为deepsort多了一个网络，延时可能比较高，遂用了更简单的sort。第一次在agx上跑了一下，发现延迟非常高，纯sort的耗时在30ms以上，有些帧甚至达到60+ms，这肯定不正常啊。首先分析各模块耗时：主机agxkf_predict0.464.04assig
目录前言NSGA-II非支配排序支配关系非支配关系非支配排序算法算法思想算法伪代码伪代码释义Python代码实现过渡1拥挤度距离排序算法思想算法伪代码Python代码实现过渡2二元锦标赛精英选择策略选择交叉变异生成新种群选择交叉变异Python代码实现整体流程图测试函数与结果其他 前言 由于NSGA-II是基于遗传算法的，所以在讲解NSGA-II之前，我们先对遗传算法有一些基本的了解——遗传算
转载
2023-08-03 21:55:15
468阅读
诸多MOEA的性能评价方法，可以归为三大类： 1、收敛性：评价解集与真正的Pareto最优面的趋近程度。 2、分布性：评价解集的多样性和均匀分布程度。 3、综合性能：综合考虑解集的收敛性和分布性。 我们需要针对待解决问题的特征，选取合适的评价方法。下面介绍几种常见的性能评价指标。1、set coverage,CS 覆盖率指标 这时Zitzler等人在2000年
# Python多目标实现流程
## 概述
在Python中，实现多目标（Multiple Targets）通常是指同时处理多个任务或者在多个目标之间切换执行。本文将介绍如何使用Python实现多目标，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现Python多目标的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义多个目标 |
| 步骤2 | 创
原创
2023-09-22 00:27:23
82阅读
一、摘要：3D多目标跟踪（MOT）是自动驾驶与机器人必不可少的实时应用模块。然而，最近3D MOT的工作倾向于更多地关注开发准确性, 较少考虑计算成本和系统复杂性。相比之下，这项工作提出了一个简单而准确的实时基线3D MOT系统。作者使用现成的3D目标检测算法(PointRCNN)来获得定向的3D边界框。然后将3D卡尔曼滤波器和匈牙利算法用于状态估计和数据关联。虽然提出的方法直观且简单，仅是现有方
转载
2023-10-31 18:11:08
81阅读
author：旭宝wwDateTime：2020/7/2一、引言对于多于一个的目标函数在给定区域上的最优化问题称为多目标规划问题。在多目标规划中，各目标之间是相互冲突的，不一定存在所有目标上都是最优的解。因此多目标问题的解构成一个集合，他们之间不能简单地比较好坏，这样的解称为非支配解（有效解） 或者 Pareto最优解。注意：多目标规划不同于单目标规划，在数学建模的结果中不应当给出一个最优解，Pa
多目标跟踪方面，已经读了不少论文，跑过部分开源代码，最近开始也着手实践，首先将指标评估这方面功夫做了下，虽然已有开源代码和作者对代码使用方法的介绍，但还是顺便记录下步骤方便日后工作。步骤1：下载指标评估代码首先在MOTChallenge上可以浏览并且下载历年的训练和测试图像序列，根据需要下载，每年的总文件大小5g左右。主要是包括了图像本身，每一种图像序列就有成百上千帧图像，不同大小的都有，所以整个
问题描述：有一批样本x，每个样本都有几个固定的标签，如(男，24岁，上海)，需要从中抽取一批样本，使样本总的标签比例满足分布P(x)，如(男:女=49%:51%、20岁:30岁=9%:11%、..........)采用KL-散度作为优化目标函数。KL-散度又叫相对熵KL-散度在机器学习中，P用来表示样本的真实分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类。Q用来表示模型所预测的分布，比如[0.7,
