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来源:新华网 2021年09月18日 05:20 http://fbsqp-xhwn.wikidot.com/

首页-德阳做假证_德阳办毕业证 - 专业制作证件中心文凭、学位证、学历证明、资格证、房产证、离婚证/结婚证及各类 ( 证 ) 件等。

  最终加州政府默许了马斯克的强行复工行为,没有对这一公开违反疫情管制的行为实施任何惩罚。

  论文标题:UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks

  核心解读:CycleGAN的推出将图像风格转换推向了新的高度。简单来说就是能把苹果变为橘子,把马变为斑马,把夏天变为冬天等等。它解决的是非配对的域转换。上文说了pix2pix虽然惊艳,但是存在必须依赖配对样本的缺点。CycleGAN利用循环一致loss解决该问题。说句题外话,真正在使用的时候,能配对尽量配对,可以显著提高生成的图片的质量和训练效率。

  W-GAN

  论文标题:上篇:TowardsPrincipledMethodsForTrainingGenerativeAdversarialNetworks下篇:WassersteinGAN

  核心解读:本文将GAN理论研究推向新的高度。GAN自提出依赖就存在着训练困难、生成器和判别器的loss不可信赖、生成样本缺乏多样性等问题。本文提出一些实用且简单的trick,并推出Wasserstein距离,又叫Earth-Mover(EM距离。由于它相对KL散度与JS散度具有优越的平滑特性,理论上可以解决梯度消失问题。另外,本文的理论非常扎实,在业内广受好评,非常值得一读。

  Focalloss

  论文标题:FocalLossforDenseObjectDetection

  核心解读:focalloss已经惊为天人,RetinaNet又锦上添花。focalloss是解决分类问题中类别不平衡、难样本挖掘的问题。根据预测来调整loss,有一种自适应的思想在里面。retinaNet是anchor-base中的经典作品,结构简单通用,成为很多后继工作的首选baseline。

  IOUloss系列

  论文标题:iou:UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetworkgiou:GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegressiondiou:Distance-IoULoss:FasterandBetterLearningforBoundingBoxRegressionciou:EnhancingGeometricFactorsinModelLearningandInferenceforObjectDetectionandInstanceSegmentation

  核心解读:IOU是目标检测最根本的指标,因此使用IOUloss理所当然是治标又治本的动作。进化过程如下:IOULoss:考虑检测框和目标框重叠面积。问题是:1.两个box不重合时,iou永远是0,作为loss不合理。2.IoU无法精确的反映两者的重合度大小,因为对尺度不敏感。GIOULoss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。就是引入两个box的外接矩形,将两个box的外部区域作为加入到loss里面。DIOULoss:在GIOU的基础上,考虑边界框中心距离的信息。将目标与anchor之间的距离,重叠率以及尺度都考虑进去。CIOULoss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。也是目前最好的一种IOUloss。

  diceloss

  论文标题:V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation

  核心解读:旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景,并且可以起到加速收敛的功效,简直是语义分割的神器。不过也存在训练不稳定等问题,因此有一些改进操作,主要是结合celoss等改进,比如:dice+celoss,dice+focalloss等。

  CTCloss

责任编辑:新华网
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