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PIoU Loss: 实现复杂场景下的精确定向目标检测

使用定向包围框(oriented bounding box)进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器(horizontal bounding box)上通过引入额外的角度尺度(通过距离损失进行优化)构建的。 但是,由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小,而且与IoU的相关性较松散,因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此,本文提出了一种新的损失,即Pixels-IoU(PIoU)损失,以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的,形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性,本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明,PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能,特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外,现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标,因此引入了新的数据集Retail50K,以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。

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机器学习基础与实践(一)——数据清洗

想写这个系列很久了,最近刚好项目结束了闲下来有点时间,于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书,每本书都各有侧重点,机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战,侧重于对每个算法的实际操作过程,但是没有对整个数据挖掘项目做介绍,李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本书侧重对原理的讲解和公式的推导,但是实战方面可能会少一点。 我结合之前看过的书,以及自己的一些项目经验做了一些总结,一是回顾自己还有哪些遗漏,二是希望给新入门的同学一个参考。至于编程语言,主要用python,也会有少部

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大数据脱敏

大数据平台通过将所有数据整合起来,充分分析与挖掘数据的内在价值,为业务部门提供数据平台,数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息,如用户在酒店的入住纪录,用户支付信息等,这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证,权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全,但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说,任何有权限访问用户数据的人员,如ETL工程师或是数据分析人员等,均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面,没有访问用户数据权限的人员,也可能有对该数据进行分析挖掘的需求,数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏,在保证数据可用性的同时,也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起,从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分,是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险,然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法,最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。

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当谈论机器学习中的公平公正时,我们该谈论些什么?

随着人工智能系统和应用程序在我们日常生活中的广泛应用,人工智能已经成为了辅助人们决策的重要工具,例如,使用推荐系统算法做出电影推荐、购买产品推荐等,使用预测和分析系统用于贷款申请、约会和雇佣等高风险决策。美国法院使用了一款人工智能软件—「选择性制裁罪犯管理档案」(Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions,COMPAS),用于预测一个人再次犯罪的风险,辅助法官决定是释放罪犯,还是把罪犯关进监狱。对该软件的一项调查发现了对非洲裔美国人的一种偏见:相较于白人罪犯,COMPAS 更有可能给非洲裔美国人罪犯打出较高的潜在风险分数,从而不予以释放 [1]。

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领券