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随机的YOLO：数据集偏移下的高效概率目标检测

这篇论文主要是针对YOLOv3进行了一些列的改进，基于此提出随机YOLO（Stochastic-YOLO），其引入MC-Drop机制，旨在生成不确定性估计，进而评估标签质量和空间质量的不确定性（其实就是解决...虽然本文使用YOLOv3作为基础，但该结构可以在许多其他OD模型中应用，只需进行最小的修改，从而使它们对数据集转移的情况下具有更好的鲁棒性。...尽管也可以引入其他的随机性备选方案，但MC-Drop在计算量和推理时间上有明显的优势。理想情况下，贝叶斯神经网络将带来一个具有更精确的不确定性度量的完全概率性框架，但这也将带来非常大的内存占用。...同样，文献中已知的模型集合可以产生更好的不确定性预测，但它也会带来明显的内存占用和昂贵的训练时间。文章认为在OD任务中使用MC-Drop是在概率框架下代价和对数据转移的鲁棒性之间的最佳权衡。...2.2、数据集Shift场景的系统评估 作者这里使用了Michaelis等人提出的Python包来系统地评估模型对不断增加的数据集Shift的鲁棒性；Michaelis等人也提出了一种评估指标，名为Corruption

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如何建立预测大气污染日的概率预测模型

根据风速和温度等气象测量结果，是否会在明天达到足以发出公众空气污染警告的高度 这是用于时间序列分类数据集的标准机器学习数据集基础，简称为“ 臭氧预测问题 ”。...这个数据集描述了休斯顿地区七年来的气象观测以及臭氧水平是否高于临界空气污染水平。 在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。...在接下来的一天预测高水平的地面臭氧是一个具有挑战性的问题，已知其具有随机性。这意味着预期中预测会出现错误。因此，有必要对预测问题进行概率建模，并对臭氧日或前一天（或几天）没有观察值的可能性进行预测。...下面的示例加载数据集，用0.0替换缺失的观测值，将数据构建为监督学习问题（根据今天的观察值预测明天），并根据大量天数将数据分成训练和测试集。 你可以探索替换缺失值的替代方法，例如输入平均值。...评估概率预测的有用措施是Brier分数。该分数可以被认为是预期概率（0％或1％）的预测概率（例如5％）的均方误差。它是测试数据集中每天发生的错误的平均值。 所以，我们要最小化Brier分数，越小越好。

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.NET如何生成大量随机数据

出处：本文转载于微信公众号【DotNet骚操作】，作者【周杰DotNet 】 前言 在演示Demo、数据库脱敏、性能测试中，有时需要生成大量随机数据。...Bogus就是.NET中优秀的高性能、合理、支持多语言的随机数据生成库。 Bogus的Github链接：https://github.com/bchavez/Bogus，图标如下： ?...注意细节，姓名FirstName/LastName是会根据性别Gender来随机生成的，然后邮箱Email字段也会根据FirstName/LastName来相应地生成，并非完全随机，毫无规律。...Bogus也提供了一次性生成缓存数据的方法：List Generate(int count)。...但由于我可能将这些数据做今后博客文章的性能测试原始数据，数据量可能会非常大，如果将这些数据缓存起来将非常浪费内存，并且影响性能。因此本例中我使用GenerateForever来生成原始数据。

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随机数是如何生成的

但是在计算机中, 要想生成一个随机数, 就需要通过一个算法来实现, 那么生成随机数的算法是如何实现的呢? 简单想一下这个事情, 通过确定的输入, 确定的步骤, 输出不确定的值?...我理解的就是, 虽然生成的数不是随机的, 但是在进行概率统计时是均匀分布的, 虽然数字不是真正随机的, 但是可以满足日常使用就够了....而且, 这样生成的数字符合统计学的均匀分布吗? 别说, 我还真写了一个小脚本, 跑了一下, 生成了一亿条数据, 只把生成的四位数字判断了一下. 结果其均匀分布效果不怎么样..... ---- 等等吧, 有很多生成随机数的方法, 不过具体怎么生成并实现我并不关心, 我只是想了解一下它大概是如何工作的, 能够如何生成随机数....而一些安全的随机算法, 即使攻击者得到了大量的随机输出, 也很难预测未来的输出. 看了几种安全的随机算法, 都没看太明白, 水平有限...

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如何生成不重复的随机数

标签：Excel公式 有时候，我们想生成一系列随机数，但又不希望这些数字中有重复的数。 如果使用RANDBWEEN函数，如下图1所示，很可能会出现重复数。...图1 要想获取不重复的随机数，我们需要一点小技巧。例如，想要获取21个不重复的随机数，可以先将21个数字按顺序排序，然后再从中选择所需的数字，这样可以避免出现任何重复数。...步骤1：选择一列中包含21个单元格的区域。 步骤2：输入公式：=RAND()，然后按Ctrl+回车键，在所有选择的单元格中输入这个公式，如下图2所示。...找到最大值后，使用MATCH在列表中查找该值，其位置即为返回的不重复值。...图3 生成了21个不重复的随机数。 你还有其他获取不重复随机数的公式吗？

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欧洲核子研究组织如何预测新的流行数据集？

这一项目的目的是从CMS的数据中得出合适的预测，改进资源利用，并对框架和指标有深层的理解。 ◆ ◆ ◆ 理解流行的CMD数据集 此原型项目的第一个阶段是预测新的和流行的CMS数据集。...识别流行的数据集改进了分析的效率并帮助识别可能成为高能物理学的热点话题的数据集，比如Higgs粒子和超对称粒子。 图一展示了随机数据集在2014年每周的流行度，Y轴使用的是对数刻度。...图一 星期为单位的随机CMS数据集的流行度。...本图由瓦伦丁·库兹涅佐夫提供，经许可使用 ◆ ◆ ◆ 使用Apache Spark来预测新的和流行的CMS数据集 机器学习算法能够运行预测模型并推测随着时间改变的流行的数据集。...预测流行的数据集是通过用Spark源生的机器学习库（MLlib）和Python的机器学习算法来完成的。这些算法主要包括朴素贝叶斯、统计随机梯度下降和随机森林。

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机器学习算法的随机数据生成

还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。...下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。 1. numpy随机数据生成API 　　　　numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。...array([ 2.87037573,  4.33790491,  2.1662832 ]) 2. scikit-learn随机数据生成API介绍 　　　　scikit-learn生成随机数据的API都在...生成分类模型数据 　　　　3) 用make_blobs生成聚类模型数据 　　　　4) 用make_gaussian_quantiles生成分组多维正态分布的数据 3. scikit-learn随机数据生成实例...3.3 聚类模型随机数据 　　　　这里我们用make_blobs生成聚类模型数据。

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Python如何生成随机数_产生随机数的常用方法

Python生成随机数的方法 这篇文章主要介绍了Python生成随机数的方法，有需要的朋友可以参考一下 如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对...Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。...random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数 1 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 1 2 3 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。

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【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )

预测建模 : ① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ; ② 示例 : 分类 ; 2 ....描述建模 : ① 目的 : 根据现有数据集的 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 对数据样本进行概括 ; ② 示例 : 聚类 ; II . 预测模型 与 函数映射 ---- 1 ....预测建模 测试集 ---- 1 . 预测建模相关数据集 : 预测建模中用到 3 类数据集 , 训练集 , 测试集 , 新数据 ; 2 ....X 向量维数为 1 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 2 个 , 一个是已知的输入向量 X , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型 : 此时模型是二维坐标系中的...X 向量维数为 2 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 3 个 , 一个是已知的输入向量 X ( 有两个属性值 ) , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型

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用于训练具有跨数据集弱监督的语义分段CNN的数据选择

作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍，使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。

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数据集难找？GAN生成你想要的数据！！！

）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。...G， D的主要功能是： G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。...它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片 训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络...10.GAN的经典案例：生成手写数字图片 源码和数据集获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种（代码是一样的） 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)#学习速率 discriminator_opt=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) EPOCHS=500 noise_dim=100 #长度为100的随机向量生成手写数据集

3.5K31

TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...当shuffle=true（默认）时，文件在加入队列之前会被打乱顺序，所以出队的顺序也是随机的。随机打乱文件顺序以及加入输入队列的过程运行在一个单独的县城上，这样不会影响获取文件的速度。

6.7K145

python3 测试时候如何批量随机生成伪数据？(faker模块）

前言 在测试的过程中，我们经常需要造一些测试数据，比如姓名，手机号，身份证，地址，以及公司信息等测试数据。 就拿姓名来说，我们平常想到的姓名就是张三，李四，王五这些简单的名字。...为了让小伙伴门的头发更加茂密，给大家介绍一个造测试数据的利器 Faker 库，可以帮我们随机生成伪数据。...Faker 安装与介绍 Faker 是一个 Python 包，主要用来生成伪数据，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用 Faker 提供的方法，即可快速完成数据的生成。...fake.phone_number() print(tel) address = fake.address() print(address) 运行结果 李倩 15810436027 吉林省石家庄市金平佛山路v座 454330 常用的生成数据方法...()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息 internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息 opera()：随机生成Opera的浏览器user_agent

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基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测

://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...5.4 查看手写数字图 从训练集mnist.train中选取一部分样本查看图片内容，即调用mnist.train的next_batch方法随机获得一部分样本，代码如下： import matplotlib.pyplot...第1行代码定义形状为784*10的权重矩阵Weights； 第2行代码定义形状为1*10的偏置矩阵biases； 第3行代码定义先通过矩阵计算，再使用激活函数softmax得出的每个分类的预测概率predict_y...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6

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