Focal loss是目标检测领域的一篇十分经典的论文,它通过改造损失函数提升了一阶段目标检测的性能,背后关于类别不平衡的学习的思想值得我们深入地去探索和学习.正负样本失衡不仅仅在目标检测算法中会出现,在别的机器学习任务中同样会出现,这篇论文为我们解决类似问题提供了一个很好的启发,所以我认为无论是否从事目标检测领域相关工作,都可以来看一看这篇好论文. 论文的关键性改进在于对损失函数的改造以及对参数初始化的设置. 首先是对损失函数的改造.论文中指出,限制目标检测网络性能的一个关键因素是类别不平衡.

论文名称:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectiontection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 简介 该论文是由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出.截至目前(2019.04.19),CenterNet应该是one-stage目标检测方法中性能(精度)最好的方法. 传统的基于关键点的目标检测方法

行人检测与重识别!SOTA算法 A Simple Baseline for Multi-Object Tracking, Yifu Zhang, Chunyu Wang, Xinggang Wang, Wenjun Zeng, Wenyu Liu, 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01888.pdf GitHub 地址:https://github.com/ifzhang/FairMOT Installation 克隆这个repo,调用克隆的目录${FAIRMOT

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

商汤科技智能视频团队首次开源其目标跟踪研究平台 PySOT.PySOT 包含了商汤科技 SiamRPN 系列算法,以及刚被 CVPR2019 收录为 Oral 的 SiamRPN++.此篇文章将解读目标跟踪最强算法 SiamRPN 系列. 背景 由于存在遮挡.光照变化.尺度变化等一些列问题,单目标跟踪的实际落地应用一直都存在较大的挑战.过去两年中,商汤智能视频团队在孪生网络上做了一系列工作,包括将检测引入跟踪后实现第一个高性能孪生网络跟踪算法的 SiamRPN(CVPR 18),更好地利用训练数

如果事情有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生 . 一.任何事都没有表面看起来那么简单:二.所有的事都会比你预计的时间长:三.会出错的事总会出错:四.如果你担心某种情况发生,那么它就一定会发生. 把一个整体目标设置成多个分阶段目标,完成了一个目标后,就相当于一件事OVER.再重新调整好后奔向下一个目标,这样永远都会取得阶段性胜利,而且也不会被墨菲定律消磨意志,心理上预计好时间会长,但肯定会取得最一个目标的胜利

paip.检测信用卡账单数据的正确性算法 主要3点: //1.重点检测.大钱记录 //2.检测遗漏记录 //3.排除双唇记录. //4.试着cls share,改变错误的cls. 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ///////////重点检测.大钱记录 select * from cyar2013 where moneyx>300 order by datex,

一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

[摘要]最近看到越来越多的安全圈的同学开始关注UBA或者UEBA的相关产品和技术,恰好这一段时也一直在跟进UBA产品的状况,正如Gartner报告所述,最具创新能力的UBA供应商往往都是一些初创公司,我们比较了IBM.HPE.Splunk这类大公司的UBA产品,但是感觉无非就是SIEM产品的更新升级罢了,相反一些名不见经传的初创公司如Balabit.Sqrrl等的UBA产品到让人眼前一亮.在参考业界的同时,我们也在UBA的核心算法上做了一番研究,要知道UBA之所以号称下一代SIEM,其核心就是将

匹配Luhn算法:可用于检测银行卡卡号 /** * http://www.cnblogs.com/JnKindle/p/5798974.html * * 匹配Luhn算法:可用于检测银行卡卡号 * * @param cardNo * @return */ public static boolean matchLuhn(String cardNo) { int[] cardNoArr = new int[cardNo.length()]; for (int i = 0; i < cardNo.le

系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的.那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧. 二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了.K个最近邻居,毫无疑问,K的取值肯定是至关重要的.那么最近的邻居又是怎么

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

一.SSL概述SSL连接分为两个阶段:握手和数据传输阶段.握手阶段对服务器进行认证并确立用于保护数据传输的加密密钥,必须在传输任何应用数据之前完成握手.一旦握手完成,数据就被分成一系列经过保护的记录进行传输. 1.1.握手SSL握手有三个目的: 客户端与服务器需要就一组用于保护数据的算法达成一致:他们需要确立一组由那些算法所使用的加密密钥:握手可以选择对客户端进行认证.整个工作过程如下图: (1)客户端将它支持的算法列表+用于密钥产生过程的随机数发送给服务器:(2)服务器从列表中的内容选择一种加

拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 转载须注明出处:http://www.codelast.com/ 在最优化领域,有几个你绝对不能忽略的关键词:拟牛顿.DFP.BFGS.名字很怪,但是非常著名.下面会依次地说明它们分别“是什么”,“有什么用” 以及 “怎么来的”. 但是在进入正文之前,还是要先提到一个概念上的区别,否则将影响大家的理解:其实DFP算法.B

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求