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OTA:目标检测中的最优传输分配

动态分配策略中每个的预测置信度是一个动态分配的指标,高置信度的可以容易地被网络学习,从而被分配给相关的目标对象,但是动态分配策略依然会有因为不能利用全局信息而会导致分配模糊的问题。...训练过程中,除了正标签分配之外,大量的框被视为负样本。由于最优传输方案涉及所有框,作者引入另一个供应商(即背景),它只提供负面标签一个标准的最优传输问题中,总供给必须等于总需求。...得到之后,可以通过将每个分配给向其输送最大量标签的供应商来相应的进行标签分配。...OTA-FCOS 和OTA-RetinaNet的峰值完全相同,证明了OTA基和无探测器的适用性。 ? 的影响:“中心先验”的半径值用于控制每个的候选的数量。...相反,OTA在这些区域分配的积极要少得多,这是一种理想的结果。 ? 4.2方法比较 如下表所示作者的方法优于所有其他方法。

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Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

本文提出了一种动态学习(DAL)方法,利用新定义的匹配度综合评价的定位潜力,进行更有效的标签分配过程。这样,检测器可以动态选择高质量的,实现对目标的准确检测,缓解分类与回归的分歧。...我们的贡献总结如下:我们观察到基于IoU的标签分配和GT箱之间导致定位能力的次优评估,并进一步带来不一致的分类和回归性能。引入匹配度来衡量的定位潜力。...2.2、标签分配大多数基于的检测器都在特征图的每个位置密集地预设。大量的预设会导致严重的不平衡问题,特别是对于具有附加角度设置的任意方向的物体。...在这种情况下,减弱不确定性抑制能力,即增加γ有助于缓解这一问题,使的选择更加稳定。?4.2、实验结果4.2.1、和别的采样方法的比较实验结果见表3。基线模型根据输入的借据进行标签分配。...4.2.6、HBB的实验使用水平包围框(HBB)对对象进行定位时,标签分配仍然存在判别特征不均匀的问题。这种情况虽然没有旋转物体那么严重,但仍然存在训练不稳定的隐患。

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Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

RefineDet由两个相互连接的模块组成,即细化模块和目标检测模块。具体来说,前者的目的是(1)过滤掉负,减少分类器的搜索空间,(2)粗调的位置和大小,为后续回归器提供更好的初始化。...后一个模块以改进后的为输入,进一步改进回归,预测多类标签。同时,我们设计了一个传输连接块来传输细化模块中的特征,以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。...Kong等人使用目标前限制卷积功能映射到显著降低目标的搜索空间Lin等人通过重构标准交叉熵损失来解决类不平衡问题,将训练重点放在稀疏的一组难例,并将分配给分类良好的例子的损失降权。...特别地,ARM模块旨在(1)确认和减少负来减少搜索空间(2)调整位置和的尺寸为后续的回归器提供更好的定位。ODM以改进后的为输入,进一步改进回归,预测多类标签。...ARM的目标是去除负,减少分类器的搜索空间,并粗调的位置和大小,为后续的回归器提供更好的初始化,ODM主要的目标是回归准确的目标位置,并基于改进的预测多类标签

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外链建设:牢记七注意事项

不相关的链接仍然: 传递PageRank 传递TrusTrank 提供文本信息 这一你开始忽略链接,因为它们与某种程度无关。...所以搜索引擎最终必须解决这个问题,现在他们事实确实做了链接分析。...MAJESTIC的SUBNETS链接到这个网站,有多少不同的C块IP号码链接回来,因为IP号码彼此非常接近的站点也可能以某种方式关联,因为IP号码被分配给连续数量的块中的公司IP号码包含由这样的分隔的四个数字...五、文本外链要使用关键字 在这里不再重复这个话题了,如果不清楚请回顾《外链建设:文本要用关键词》讲座。 六、内容中的外链更有价值 ? 此外内容中重要的链接比导航或侧边中的链接更有价值。...因此有时候有充分的理由没有脚本标签之间建立链接,这样做不太可能持有该页面的网站受到惩罚。但这种外链也不太可能具有任何价值,如有价值也是很低。并且事实很可能是他们没有将任何值传递给参考页面。

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【干货】结合单阶段和两阶段目标检测的优势:基于单次精化神经网络的目标检测方法

具体而言,前者旨在 (1)滤除不合适的框以减少分类器的搜索空间 (2)粗略地调整框的位置和大小为随后的回归器提供更好的初始化。 后一模块将精化的框作为前者的输入,进一步改进回归和预测多类标签。...Kong等人使用卷积特征的目标性先验约束来显著减少目标的搜索空间。Lin等人通过重塑标准的交叉熵损失来解决类别失衡的问题,从而把训练集中一些稀疏的例子,降低分配给容易分类样本的损失。...青瓷平行四边形表示与不同的特征层关联的精致的框。 星星代表中心定义的框,这是不经常显示图像。...这里p,x,c,t分别表示第i个框的物体性概率、精化后的坐标、预测的类别标签和最终预测的坐标。 ▌实验结果 ---- ---- ? 表1是 PASCAL VOC dataset检测结果 ?...ARM旨在过滤出负框以减少分类器的搜索空间,并且粗略地调整框的位置和大小,以便为后续的回归器提供更好的初始化,而ODM则将精细的框作为的输入来回归准确的目标位置和尺度,并预测相应的多类标签

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什么是反向链接?如何获得更多反向链接?

1.关联 Google相关反向链接上的价值更高,因为人们更有可能点击它们。他们“合理的冲浪者”专利中谈到了这一。 这实际意味着什么?...Google的原始专利指出,权限在网页的所有出站链接之间平均分配。...4.放置 由于人们更有可能单击突出显示的链接,因此网页的某些链接可能比其他链接具有更大的权限。 Bill Slawski 对Google更新的“合理的冲浪者”专利进行分析时谈到了这一。...登录后,单击侧的“链接”。 “外部链接”下方的数字显示了指向网站的唯一反向链接的总数。 以下是三个报告。 链接最多的页面:您网站上链接最多的页面。...流量:估计到链接页面的每月自然搜索的总流量。 和反向链接。和周围的链接文本。 四、如何获得更多的反向链接 有三种获取更多反向链接的方法:创建 它们,获得 它们或建立 它们。

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SEO

所以这一的重要程度越来越低 关键词的位置及形式:标题,黑体,h1标签中的关键词,相关性更高 关键词距离:多个关键词之间的距离越近,相关性越强 链接分析及页面权重:有其他页面以关键词为文字描述该页面...快照日期等数据显示页面上 搜索缓存 搜索领域中,所谓缓存,就是高速内存硬件设备搜索引擎开辟一块存储区,来存储常见的用户查询及其结果,并采用一定的管理策略来维护缓存区内的数据。...当搜索引擎再次接收到用户的查询请求时,首先在缓存系统中查找,如果能够缓存中找到,则直接返回搜索结果;否则采取正常的搜索流程来返回搜索结果。缓存技术目前所有的搜索引擎都采用到。...所以要尽量链接结构做到扁平化。 文字中包含关键词。导航关键词尽量使用目标关键词。 面包屑导航。对于中大型网站,面包屑是必不可少。它是帮助用户和搜索引擎建立页面在网站整个结构中的位置最好的方法。...内部权限分配有几个原则: 重点内页可以通过直接链接到首页提高权重 非必要页面设置 nofollow 不分散权重 文字对于内部权限分配也是非常重要的一个手段。这方面 维基百科绝对是做得最好的。

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最小代价分配移除NMS后处理,港大&字节跳动提出E2E单阶段目标检测器

现代检测器图像网格预定义数千个框,并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。...无检测器中的标签分配被简化成了从网格点到目标框中心的距。这种基于标签分配范式被称为「分配」。无论是框分配还是分配方法,都面临着多对一(many-to-one)分配的常见困境。...实验结果表明,经过「最小代价分配」训练后,OneNet 避免了产生重复框,并实现了端到端目标检测。...头(head) 头通过两个并行卷积层特征图 H/4xW/4 的每个网格上进行分类和定位。分类层预测 K 个目标类别在每个网格存在目标的概率。...控制变量研究 标签分配的研究。在下表 1 中,研究者进行了一系列的实验来研究标签分配结果的影响。预定义位置代价是特征图中栅格的固定位置与地面真值框中心位置之间的距离。

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Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

基于标签分配(即给预测的实例分配分类标签)和前台-后台框的子抽样,前景-背景箱的子采样,然后被训练来进行目标检测。...尽管 已经取得了显著的成果,但应用在新的数据集应用基于的检测器,需要专家来调整超参数。这限制了其适应新数据集或环境的能力。...虽然它们可以提高半监督环境下的性能,但现有的作品只提出了它们基于的检测器结果。因此,我们有兴趣研究最先进的方法的通用性。方法(即伪标签模型的普及。...提出了一种先进的标签分配技术,即中心抽样。该技术将靠近物体中心的实例视为前景实例,并对使用标准标签分配的模型进行改进。该模型使用标准的标签分配技术,给所有标签框内的实例为前景,其余实例为背景。...4.3、有检测器结果 除了无模型的结果外,我们还对我们提出的方法是否能推广到不同类型的物体检测器感兴趣。

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

平移不变:我们的方法的一个重要特性是它是平移不变的,无论是方面,还是计算相对于的建议的函数方面。...3.1.2 Loss Function为了训练RPN,我们为每个分配一个二进制类标签(目标或非目标)。...我们给两种分配了一个正标签标签:(i)anchor和groundtruth框的IOU最高,或(ii) IoU与任何ground truth框重叠大于0.7的。...请注意,一个ground-truth框可以为多个分配标签。通常,第二个条件足以确定正样本;但我们仍然采用第一种情况,因为一些罕见的情况下,第二种情况可能找不到正样本。...如果所有ground-truth框的IoU比率都低于0.3,我们将负标签分配给非正。既不是正标签也不是负标签对训练没有帮助。

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CurcveLane-NAS:华为&中大提出一种结合NAS的曲线车道检测算法

它由带有680K标签的150K图像组成。实验部分,新的CurveLanes的实验表明,之前工作中的车道检测方法的性能大幅下降,而本文的模型仍可以达到80%以上的F1得分。...总体本方法考虑了一种简单而有效的多目标搜索算法,并将其与进化算法一起,为每个特征层正确分配具有合理的感受野和空间分辨率的计算,从而在效率和准确性之间达到最佳平衡。...同时对包括TuSimple和CULane在内的多个现有车道检测基准数据集进行了广泛的实验,结果证明了方法的有效性,例如本文的模型优于SCNN 和SAD ,并CULane数据集FOLPS降低的情况下获得了新的...例如,低级特征图上的预测短距离内比较准确,而在高级特征图上的预测长距离内比较一致,但会损失很多细节。此外,每个网格只能精确地预测其中心周围的偏移量,而离较远的偏移量则不准确。...每组车道中,将得分较低的点中好的局部与得分最高的点中的远程进行迭代交换。对于每个高置信度,再将其部分点替换为好的局部,成为最终的预测结果

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SEO人员,如何控制网站流量走向呢?

我们做SEO的目的就是从搜索引擎中获得流量并进行转化,而我们做SEO是通过大量关键词获取排名而引流,但我们通过百度流量统计中可以看出一些页面的点击量比较高但其并非是我们要转化的页面,而高转化率的页面获取流量却不多...1.通过文章内链 ①我们知道内链的主要部分是文章中的文本链接,我们可以利用文章中的文本进行相关的指向,来引导用户直达高转化页面进行转化。...2.设置导航链接 转化率高页面我们也可以导航单独设置其展示的栏目,我们知道一般中小网站首页权重都是比较高的,我们首页设置其链接不仅可以提高这个页面的权重,还可以有效的利用首页来引流。...3.tag标签 除了导航链接我们还要关注tag标签所起到的作用,不少网站并不会使用tag标签,因为tag标签使用不好,不会给网站带来好处反而会出现大量重复页面而对网站的整体质量产生影响。...经过计算我们明确了tag标签的个数和后,通过tag为目标转化页面进行引流。 总结:对于如何控制网站流量走向的问题,我们就讨论到这里,以上内容,仅供参考。

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无需NMS的目标检测,OneNet

现代检测器图像网格预定义数千个框,并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。...无检测器中的标签分配被简化成了从网格点到目标框中心的距。这种基于标签分配范式被称为「分配」。无论是框分配还是分配方法,都面临着多对一(many-to-one)分配的常见困境。...最小代价分配 最小代价分配旨在解决端到端 one-stage 目标检测的标签分配,此前 one-stage 检测器的标签分配方法有框分配分配。该研究提出了全新的最小代价分配。...头(head) 头通过两个并行卷积层特征图 H/4xW/4 的每个网格上进行分类和定位。分类层预测 K 个目标类别在每个网格存在目标的概率。...控制变量研究 标签分配的研究。在下表 1 中,研究者进行了一系列的实验来研究标签分配结果的影响。预定义位置代价是特征图中栅格的固定位置与地面真值框中心位置之间的距离。

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HTML

>:为文字加上一条中线(内联标签) :文字变成斜体(内联标签) :上角标(内联标签) :下角标(内联标签) :元素包含的内容,显示格式没有任何变化,没有应为插入...元素而产生换行或者其他排版效果.这样的显示效果称为“行内元素”(内联标签) :元素所包含的内容,格式上有所变化,每一个元素所包含的内容都另起一行,浏览器为它们分配了一个独立区域...: a -                                         abbr - 缩写(语义、利于搜索引擎)                          b - 粗体...属性只能针对a标签来定位,而对div等其他标签就不能起到定位作用) 5 1111</a 四丶列表标签: 一丶定义有序列表: 属性...url后面. 2.安全性相对较差. 3.对提交内容的长度有限制. post:1.提交的键值对 不在地址. 2.安全性相对较高. 3.对提交内容的长度理论无限制 enctype属性 : 对表单内容进行编码的

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pushState、replaceState、onpopstate 实现Ajax页面的前进后退刷新

但也存在这一些问题: 再刷新页面,页面就会变成初始的状态 浏览器的前进后退功能无效 对搜索引擎的爬虫抓取不友好  1、 早前会使用浏览器的 hash 来解决 不同的hash标记着页面不同的部分...,能修正页面刷新数据不正确的问题 再通过 onhashchange 事件监听hash的变化,手动进行前进后退操作,浏览器支持度 Chrome FireFox IE Opera Safari 5.0.../myPath 来解决上述的问题 通过一个路径定义一个页面部分,单页面应用中可常见到(Angular中已经封装了)。...HTML5的新特性做了助力,通过pushState、replaceState 这两个新的history方法和 onpopstate 这个window事件,解决了上述三个问题 当然,也因为是HTML5的新特性,旧版本浏览器支持度不好的...,或者直接将该标记页对应的结果直接存起来 随着后退操作,地址url得到了更新,异步的数据也得到了更新 刷新页面或新打开页面,就要根据url中的标记去请求数据了 要记住的是,浏览器并不会自动加载url这部分标记对应的这个异步内容页

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点到关键,最新的目标检测方法发展到哪了

目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题,近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置,并为每个对象实例分配对应的类别标签。...第三阶段,学习区域分类器,为特定区域分配类别标签。 通常,这里会使用支持向量机(SVM),因为它在小规模训练数据性能优异。...通常而言,二阶检测器通常检测性能更优,公开基准取得了当前最优结果,而一阶检测器更省时,实时目标检测方面具备更强的适用性。...最后,论文概览了一些基于目标检测的现实应用,并展示了近年来通用目标检测技术公开基准的当前最优结果。...CornerNet 使用新型特征嵌入方法和角池化层(corner pooling layer)建模左上角和右下角的信息,从而准确匹配属于同一对象的关键。该方法公开基准获得了当前最优结果

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超越全系列YOLO、Anchor-free+技巧组合,旷视开源性能更强的YOLOX

然而,过去两年时间里,目标检测领域的主要进展集中(anchor-free)检测器、先进的标签分配策略以及端到端的(NMS-free)检测器。...近日,旷视的研究者将解耦头、数据增强、无以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙地集成组合,提出了 YOLOX,不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的...无(anchor-free) YOLOv4 和 YOLOv5 都遵循 YOLOv3 的基于的初始 pipeline,然而锚机制存在许多已知的问题。过去两年,无检测器发展迅速。...多个正样本 为了确保与 YOLOv3 的分配规则一致,上述无版本仅为每个目标分配一个正样本(中心位置),同时忽略了其他高质量的预测。研究者将中心 3×3 区域分配为正样本,并命名为「中心采样」。...SimOTA 先进标签分配(Advanced label assignment )是近年来目标检测领域中另一个重要进展。该研究将其作为候选标签分配策略。

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点到关键,最新的目标检测方法发展到哪了

目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题,近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置,并为每个对象实例分配对应的类别标签。...第三阶段,学习区域分类器,为特定区域分配类别标签。 通常,这里会使用支持向量机(SVM),因为它在小规模训练数据性能优异。...通常而言,二阶检测器通常检测性能更优,公开基准取得了当前最优结果,而一阶检测器更省时,实时目标检测方面具备更强的适用性。...最后,论文概览了一些基于目标检测的现实应用,并展示了近年来通用目标检测技术公开基准的当前最优结果。...CornerNet 使用新型特征嵌入方法和角池化层(corner pooling layer)建模左上角和右下角的信息,从而准确匹配属于同一对象的关键。该方法公开基准获得了当前最优结果

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IoU优化——Anchor-Free中提升目标检测精度(附源码)

anchor-free目标检测器非常简单和有效,但缺乏精确的标签分配方法,这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力,这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。...通过将伪IoU度量合并到端到端单阶段anchor-free目标检测框架中,研究者观察到它们pascal一般目标检测基准的性能和MSCOCO的一致。...2 背景 目标检测之anchor anchor字面意思是,指固定船的工具,anchor计算机视觉中有框,目标检测中常出现的anchor box是框,表示固定的参考框。...对于FSAF,它采用了在线特征选择和无和基于的方法的组合。 对于GT真实框内的每个特征映射映射到原始输入图像后,我们假设一个相应的伪框为中心,与GT真实框的相同大小。...由于IoU是基于一个分配给每个的伪框,我们命名伪IoU度量。伪IoU计算之后,每个可以被分配一个伪IoU值v,就像每个的IoU一样,用基于的方法进行分配

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