它为什么如此振奋人心？姿态估计有很多用途，从对身体作出反应的交互式装置到增强现实、动画、健身等。...TensorFlow 希望该模型的可访问性能够鼓励更多的开发者和制造者在自己独特的项目中进行姿态检测实验和应用。...利用单姿态或多姿态解码算法解码来解码模型输出中的姿态、姿态置信度得分、关键点位置和关键点置信度得分。 但这些关键词是什么意思呢？...方便的一点是，PoseNet 模型要求图像尺寸不变，这意味着它可以预测与原始图像相同比例的姿态位置，而不管图像是否被缩小。...模型输出：热图和偏移向量（Offset Vector） 当 PoseNet 处理图像时，实际上返回的是热图和偏移向量，我们可对其进行解码，以在图像中找到对应姿态关键点的高置信度区域。
如果一个图片的目标数不够max_boxes怎么办，例如图片A有3个目标，max_boxes是10，则假设图片A有10个目标，只是将后7个目标的数据全部置为0，前三个目标的数据赋值于它原本的数值，这也是开始为什么用...这个变量是用来计算置信度损失的，将在计算损失函数部分使用。 3、格式转换完成后，得到所有真实目标框的中心坐标[x, y]，宽高[w, h]。...2.1.6 模型的创建 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers input_image = layers.Input((IMGSIZE...至于为什么要建立坐标系，是因为网络预测输出的x,y并不是坐标值，而是偏移量，经过激活函数后，还需要加上建立的坐标系才是真正的坐标值。...预测置信度是经过网络预测的置信度，真实置信度就是真实目标标签坐标与预测目标标签的IOU。
AiTechYun 编辑：chux 在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。...PoseNet入门 PoseNet可以被用来估计任何一个单个姿态或多个姿态，这意味着它分为检测只有一个人的图像/视频和检测有多个人的图像/视频两个版本。为什么有两个版本？...在高级姿态估计发生在两个阶段： 一个输入的RGB图像通过卷积神经网络馈送。 使用单姿态或多姿态解码算法来解码姿势，构建置信度得分，关键点位置和来自模型输出的关键点置信度得分。...方便地，PoseNet模型是图像大小不变的，这意味着它可以以与原始图像相同的比例预测姿势位置，而不管图像是否缩小。...模型输出：热图和偏移矢量 当PoseNet处理图像时，事实上返回的是热图以及偏移矢量，可以解码以找到图像中与姿势关键点对应的高置信度区域。
YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比（scales and ratios）的物体，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的...为边界框的位置和大小 ? ， ? 为边界框的置信度，而 ? 为类别预测值。 ? 图9：YOLOv2训练的三个阶段 ?...使用的是0.6），那么这个预测框就标记为background，需要计算noobj的置信度误差。...，计算IOU值时不考虑坐标，只考虑形状，所以先将先验框与ground truth的中心点都偏移到同一位置（原点），然后计算出对应的IOU值，IOU值最大的那个先验框与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个...对于检测数据集，可以用来学习预测物体的边界框、置信度以及为物体分类，而对于分类数据集可以仅用来学习分类，但是其可以大大扩充模型所能检测的物体种类。
原作者： Chun-Chen Kuo， Livia Yanez和Jeffrey Yun 翻译：欧高炎 高质量的地图数据为Uber旅行体验的许多方面提供了动力。...二、NLP和ML算法 检测地图数据类型中的错误的要求可以被建模为机器学习中的分类问题。分类模型通过从训练数据的学习来预测票据与地图数据类型中的错误相关的概率。...Spark的ML管道范例帮助我们编写简洁且可维护的代码。对于版本2算法，我们使用TensorFlow离线训练WordCNN模型并将其保存为检查点。...然后，我们将训练好的模型导出为TensorFlow的SavedModelBuilder格式。...为了进一步提高可信度，我们可以通过行程，将正类票据和地图实体进行连接，将同一个地图实体上的票据进行聚合，然后对地图实体进行打分，最后通过一个排序模型对地图实体进行排序。
计算机视觉和图像识别 API 如果你是一个机器学习工程师，那么在 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 任何一个框架中使用预训练的模型和权重进行实验或微调都是很简单的。...每一张图片都将通过以下列出的 6 个 API，并返回高信度（和其预测一样）的标签。而微软例外，它会返回标签和说明文字，以及 Cloudsight，它使用人工-AI 混合技术返回单一的标签文字。...这就是为什么 Cloudsight 能为复杂图像返回非常精确的说明文字，却需要 10-20 倍的处理时间。 以下是输出结果的例子。...通过不同的图像识别 API 可以运行大量的图片，并追踪重叠和有歧义的标签以帮助标注有噪声或标签不正确的图片。...谷歌预测该图片可能为「长得像狗的哺乳动物」（0.89）而高于「蛋糕」（0.79）.Clarifai 有很高的置信度认为该图片包含了「食物」（0.99）和「哺乳动物」（0.96）。
7dd0bc881cd5 与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...使用单姿态或多姿态解码算法来解码姿势、构建置信度得分、关键点位置和来自模型输出的关键点置信度得分。 等等，这些关键词的含义是什么？...第1步：导入TensorFlow.js和PoseNet库 将模型的复杂性抽象化并将功能封装为易于使用的方法，这放面已经做了很多工作。让我们回顾一下如何配置PoseNet项目的基础知识。...我们来看看单姿态估计算法的输入： 输入图像元素 - 包含要预测图像的html元素，例如video或img标签。重要的是，图像或视频元素应该是方形的。 图像比例因子 - 0.2和1之间的数字。...如果您想了解更多关于该模型和实施的技术细节，请阅读原文：https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js
比方说：高置信度的预测结果应该比低置信度的预测结果具有更好的转移性（transferability）。...这里提出的focal entropic loss是为了降低不确定预测的权重，然后让模型针对确定的预测结果。...这种情况下，模型会优先学习容易学习的、置信度较高的样本，从而忽略置信度低、难度大的样本。我们则是关注后者，我们称其为：negative pesudo labels。...包含两个部分： positive pesudo labels negative pesudo labels 2.2.1 Positive pesudo label 目的是选择高置信度的标签用来训练。...将置信度小于0.05（论文中设置的参数）的类别置1，然后其他的置0； 也是最小化交叉熵的方法来计算loss，类似于multi-label的计算。
公众号后台回复“模型蒸馏”，下载已打包好的代码。 本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。...在这个报告中，我们将讨论一个非常厉害的模型优化技术 —— 知识蒸馏。 Softmax告诉了我们什么？ 当处理一个分类问题时，使用softmax作为神经网络的最后一个激活单元是非常典型的用法。...这是为什么呢？因为softmax函数接受一组logit为输入并输出离散类别上的概率分布。比如，手写数字识别中，神经网络可能有较高的置信度认为图像为1。不过，也有轻微的可能性认为图像为7。...学生模型很有可能对许多输入数据点都有信心，并且它会预测出像下面这样的概率分布： ? 高置信度的预测 扩展Softmax 这些弱概率的问题是，它们没有捕捉到学生模型有效学习所需的信息。...Xie等人探索了数据平衡和数据过滤等技术，以缓解在训练学生模型时合并未标记数据可能出现的问题。 在训练教师模型时不要使用标签平滑 标签平滑是一种技术，用来放松由模型产生的高可信度预测。
这里着重介绍NMS中IOU计算方式：yolo2中计算IOU只考虑形状，先将anchor与ground truth的中心点都偏移到同一位置（cell左上角），然后计算出对应的IOU值。...——NMS （3）绘制筛选后的边界框 运行环境： Python3 + Tensorflow1.5 + OpenCV-python3.3.1 + Numpy1.13 windows和ubuntu环境都可以...darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率 （2）筛选解码后的回归边界框——NMS （3）绘制筛选后的边界框 6、Loss.py：Yolo_v2...Loss损失函数（train时候用，预测时候没有调用此程序） （1）IOU值最大的那个anchor与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个ground truth:计算xywh、置信度c...（2）IOU小于某阈值的anchor对应的预测框：只计算置信度c(目标值为0)误差。 （3）剩下IOU大于某阈值但不是max的anchor对应的预测框：丢弃，不计算任何误差。
3 评估DL模型预测 预测值与实际值进行比较 目前，评估DL模型预测质量的最明确的方法是将它们与真实图像进行比较(图2和3)。...由于DL提供了丰富的超参数、架构选择和数据操作，因此很容易生成训练不正确或评估不正确的DL模型导致次优结果，这突出了清晰、适当地报告生成特定模型的步骤的重要性。...这将有助于创建和传播不同的基准数据集，并使工具开发人员和用户都可以访问它们。 在训练DL模型时，指明使用的关键超参数和主要的底层库（例如，TensorFlow和PyTorch）。...清楚地描述验证所使用的DL模型所采取的步骤。 这包括验证的类型（即使用的评估指标和获得的分数）、用于评估的图像的数量和来源，并解释为什么结果是可接受的，此外还可提供评估示例作为补充。...同样，应适当报告DL模型的使用，以确保可重复性和透明度。随着网络和模型的可用性不断提高，寻找方法来确定可能是“好工具”非常重要。
本例中，我们可以看到模型准确度超过73.5%，比上文提到的全预测为一类的准确度高。 在训练集和测试集上的损失值的曲线图如下。我们可以看到模型拟合的很好，没有出现欠拟合和过拟合。...如果我们直接对模型调优 ，可能我们会一下子就得到好的结果，但如果没有的话，我们可能不知道为什么，比如说为什么模型会过拟合或者欠拟合。...运行示例，报告了评价过程的每次迭代模型性能，并报告了运行结束时分类准确度的均值和标准偏差。...接下来，让我们看看我们如何拟合最终的模型并用它来预测 最终的模型和预测 当我们选择了模型参数，我们可以在所有数据上训练一个最终的模型，并用模型对新数据进行预测。...备注：我是提取的数据集的第一行数据，预期输出结果是‘1’。 可以做出预测。 然后对预测结果进行转置，得到正确形式下可解释的结果（是一个整数）。 本例中，我们简单的报告下预测结果。
为了选择给定对象的最佳边界框，应用了非最大抑制 (NMS)算法。 YOLO 预测的所有框都有一个与之相关的置信水平。NMS 使用这些置信度值来移除那些低确定性预测的框。...通常，这些都是以低于 0.5 的置信度预测的框。 当所有不确定的边界框都被移除后，只剩下置信度高的框。...为了在表现最好的候选者中选择最好的一个，NMS 选择具有最高置信度的框并计算它如何与周围的其他框相交。如果交叉点高于特定阈值级别，则删除置信度较低的边界框。...分类是一项耗时的操作，这就是为什么两阶段目标检测方法与单阶段检测相比执行速度较慢的原因。 YOLO 不会选择图像中有趣的部分，没有必要这样做。...YOLO的本次迭代基于第3个模型版本，性能超过了YOLO v4。 在本教程中，我们将仔细研究 YOLOv4 及其实现。为什么是 YOLOv4？
在本教程中，我们将学习如何在OpenCV的DNN模块中加载来自Tensorflow和Caffe的预先训练的模型，我们将利用Node.js和OpenCV深入研究两个对象识别的例子。...首先，我们将使用Tensorflow的Inception模型来识别图像中显示的对象，然后使用COCO SSD模型在单个图像中检测和识别多个不同的对象。 让我们看看它是如何工作的!...Tensorflow Inception地址：https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition 要使用OpenCV的Inception模型，我们必须加载二进制的...这很容易实现，我们简单地将矩阵中的所有值设置为0.05，并查找所有未设置为零的条目(findNonZero)。最后，我们将根据置信度对结果进行排序，并利用置信度返回类名。...我们使用的模型已经训练了84个不同的类。
该网络在第一阶段使用来自教师的高置信度边界框预测，并将其附加到学生的区域建议中，供教师在第二阶段重新评估，从而产生高置信度和低置信度伪标签的组合。...这提供了高置信度和低置信度伪标签的组合。然后将这些伪标签与学生生成的预测进行匹配。然后，我们可以利用加权一致性损失来确保无监督损失的更高权重基于更强的伪标签，但允许较弱的伪标签影响训练。...在2PCNet的第一阶段的每次迭代中，教师从夜间图像中产生伪标签。通过置信阈值对这些伪标签进行过滤。这是为了确保只给学生高置信度的伪标签。然后将来自伪标签的边界框与学生的RPN生成的区域建议相结合。...由于对难样本（即具有高水平夜间属性的区域）的了解最少，教师开始预测高度自信但不正确的伪标签。当老师向学生提供这些不正确的伪标签时，一个粘性循环开始了，老师反过来用不正确的知识更新。...在我们的案例中，这些误差明显发生在黑暗/眩光区域和小尺度物体中。为了解决错误传播的问题，我们设计了一种两阶段的方法，将高置信度的伪标签与其不太置信度的对应标签结合在一起。
图1显示的所有残基的预测置信度都非常高（pLDDT > 90），密度图的分辨率从1.1 Å到1.6 Å不等。...相反，AlphaFold预测中与蛋白质数据库中结构模型中不同的侧链在嫁接前（图3e）和嫁接后（图3f）都与密度图不匹配，这表明这些侧链构象很可能是不正确的。...（2）即使是置信度非常高的AlphaFold预测结果，其与PDB中保存的相应模型之间的差异也是PDB中不同空间群结晶的高分辨率结构对的两倍左右，这表明AlphaFold预测结果的误差超出了由于灵活性而产生的预期误差...在本文研究的结构中，AlphaFold预测中置信度非常高的部分（pLDDT > 90，占分析残基的86%）一般都相当准确（与蛋白质数据库中结构模型的 Cα 坐标差异中位数为 0.6 Å）。...不过，值得注意的是，在可信度非常高的残基中，约有10%与蛋白质数据库中结构模型的差异超过2 Å（表1）。 那么AlphaFold预测的价值何在？
1就是-1，所有样本梯度scale都相同，缺乏对样本难易程度和模型置信度的刻画，因此MAE很难收敛。...本质上都是negative learning，模型学习的不是x是什么，而是x不是什么，通过推动所有不正确分类的p->0，来得到正确的标签。...从这个逻辑上说感觉Peer Loss和NLNL在高维的多分类场景下应该有更好的表现~ PL(f(x),y) = L(f(x),y) - \alpha L(f(x),\tilde{y}) NL(f(x...对噪声标签，模型初始预估的熵值会较大(p->0.5), 因为加入了熵正则项，模型即便不去拟合噪声标签，而是向正确标签移动(提高预测置信度降低熵值)，也会降低损失函数.不过这里感觉熵正则的引入也有可能使得模型预测置信度过高而导致过拟合...举个栗子：当真实标签为y=0，噪声标签y=1，预测概率为[0.7,0.3]时， 时Bootstrap拟合的y实际为[0.1,0.9], 会降低错误标签的置信度，给模型学习其他标签的机会。
本文中报告的所有实验和结果都没有任何测试时间的增加，而不像传统的方法使用翻转测试和多尺度测试来提高性能。...对于具有n个关键点的Anchor，总体预测向量定义为： 关键点置信度是基于关键点的可见性标志进行训练的。...如果一个关键点是可见的或被遮挡的，那么Ground Truth置信度设置为1，否则，如果关键点在视场之外，置信度设置为0。 在推理过程中要保持关键点的置信度大于0.5。所有其他预测的关键点都被屏蔽的。...预测的关键点置信度不用于评估。然而，由于网络预测了每个检测的所有17个关键点，需要过滤掉视场之外的关键点。否则，就会有置信度第的关键点导致变形的骨架。...然而，在top-down的方法中，如果人的检测不正确，姿态估计也会失败。在YOLO-Pose方法中，遮挡和不正确的框检测在一定程度上减轻了这些挑战，如图3所示。
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