Impacts of ignorance on the accuracy of image classification and thematic mapping ignorance（文章中侧重于缺乏监督样本）对图像分类和主题映射准确性的影响...在这种情况下，由训练有素的分类器产生的专题图的总体准确性将小于同一分类器对测试集进行分类的准确性。之所以会出现这种情况，是因为通常只能将未经培训的班级的案例委托给一组经过培训的班级。...还简要讨论了对由专题图做出的其他估计的影响，例如阶级面积。使用主题地图时，在解释和使用分类准确性评估时需要格外小心，因为有时它们可能无法很好地反映地图的属性。...3.分类与地图精度之间的关系 将术语“分类精度”与对一组训练好的类别进行分类的精度相关，并且将地图精度设为主题地图的精度，该主题地图是由于将分类器应用于感兴趣区域的图像而产生的，其中可能包括未训练的类别...当分析不知道类别的存在时，用案例测试集评估的分类准确性可能会误导使用相同训练的分类器对图像应用所产生的专题图的准确性感兴趣的区域。
渲染任务运行中 cpu 100%的时候，对ping机器的时延 会有影响吗？...理论上是有一定关系的，cpu 100%时，不丢包就是好的了，延迟变大或存在一定的丢包率是符合预期的如果要显著缓解，最好是不要用掉全部vCPU，参考：https://cloud.tencent.com/developer...当用户态收包慢的时候，网卡驱动预分配的Buffer可能会被AFD持有最多1秒的时间， 在这断时间内，buffer没法被网卡驱动用来收包，只有等到用户态进程收包，或者1秒后Timer超时，Buffer才会还给网卡驱动...如果为true，AFD模块里面buffer timer相关的所有逻辑都不会执行，等同于回退到xp/2003的实现。...2、改网卡的recieve buffer运行ncpa.cpl打开本地连接属性 → 配置 → 高级页签里找到 Init.MaxRxBuffers 默认256，调1024把Init.MaxRxBuffers
今天新出了一篇很有意思的文章，来自香港大学、牛津大学、字节跳动的研究人员对合成数据是否对图像分类有帮助进行了细致研究，相信结论会给我们一些启发。...，大家都并不陌生，对图像进行几何变换（旋转、裁剪、翻转），对比度拉伸，甚至图像的混合，已被证明对图像分类有帮助。...但作者此处研究的是对近年来大火的图像生成模型得到的合成数据，这个领域发展很快，出现了很多生成质量很高的基于文本生成图像的优秀方法，比如扩散模型等，除了生成数据量可以无限，这种生成模型也可以在语义层次方便的增加合成数据的多样性...作者通过三个角度来研究基于“文本-图像”这种生成方法得到的合成数据是否对图像分类有帮助，包含对零样本图像分类、少样本图像分类、迁移学习。...零样本（zero-shot）图像分类，训练集不含要分类的类别，但有新类别的描述，以下表格是作者在17个数据集上的测试结果（具体实验方法可以查看原文）： 可以发现性能获得了大幅提升，top-1精度平均提升了
使用的activation function是relu，full connection layer是softmax分类函数，优化方法为RMsprop 难到是需要加入噪音更好，CNN中加入高斯噪音不是让模型更稳健的吗...9 用数据增强的时候，也需要小心，图片调整的幅度等均会对模型的正确率有影响。...10，对3个颜色的图像转换为gray以后，分类准确率稳定在 0.5左右，几乎就是废掉了，说明图像的像素对于模型的影响巨大，后来了解到有“图像超分辨率重建Super-Resolution”其实是可以对图像做像素的分辨率更高...查了下，像mnist这样的数据集都是经过处理后才放入模型中的，所以，不能完全指望着CNN卷积池化就把所有的问题都解决掉，尽管图像分类和识别正在像CNN转移。...keras遇到的坑（可能是水平的问题，总之有困惑） (1) 多次运行会在上一次运行过的数据上起作用，比如， train_x , val_x , train_y, val_y = train_test_split
为了减少计算成本和通信带宽的需求，高分辨率的RGB图像被降采样为较小的图像，而这往往会导致信息丢失和推理准确性降低。 在本文方法中，高分辨率的RGB图像仍然在CPU上进行预处理。...相同频率的二维DCT系数被分组到一个通道中，形成三维DCT立方体（上图中的DCT reshape）。本文通过特定的方法，选择一部分具有影响力的频率通道。...图3 在图像分类任务中，CNN模型通常接受形状为224×224×3的输入特征，这通常是从分辨率更高的图像进行下采样得到的。当在频域中进行分类时，可以将更大的图像作为输入。...这是从大小为448×448×3的输入图像经过DCT变换得到的，相比空间域中的224×224×3对应物，保留了四倍的信息，但输入特征大小增加了4倍。...该决策是通过对 Bernoulli 分布 Bern(p) 进行采样得到的，其中p由上述1×1×C×2张量中的2个数字计算得到。
关键是CNN的使用，它是在一个具有挑战性的图像分类任务中预先训练的，该任务被重新用作标题生成问题的特征提取程序。...… 使用CNN作为图像“编码器”是很自然的，首先对其进行图像分类任务的预训练，然后使用最后一个隐藏层作为生成句子的RNN解码器的输入。...这一层实现了多次应用同一层或多个层的期望结果。在本例中，将其多次应用于多个输入时间步骤，并依次为LSTM模型提供一系列图像解释或图像特性。...这个问题涉及到一系列帧的生成。在每个图像中，从左到右或从右到左画一条线。每一帧显示一行的一个像素的扩展。模型的任务是在帧序列中对这条线是向左移动还是向右移动进行分类。...运行结果可能会有所不同，如果不是100％准确性，尝试多运行该示例几次。
是的，USI做到了，USI不仅可以对于Batch-size的大小设定很鲁棒，做到几乎没有影响；同时对于不同的教师模型很鲁棒；甚至对于教师模型的前传还进行了优化融合，进一步加快训练的速度，等等，话不多说，...使用USI对深度学习模型进行方法上的速度-准确性比较。...然而，教师模型也有不可忽视的概率所谓的误分类概率11.3%。但是这并不是一个误分类，因为飞机上有机翼。这里的教师模型减轻了GT标签不是相互排斥的情况，并提供了关于图像内容的更准确的信息。...具有相似准确性的教师模型训练学生模型可以达到相似的准确性，无论是CNN还是Transformer。 KD对于训练的影响 增加KD监督会带来额外的开销，并降低了训练速度。然而，额外的开销通常很小。...这表明USI在固定的学习速率下运行良好。 3.4 对于教师模型的鲁棒性 从表4中可以看到，CNN和Transformer的学生模型与CNN和Transformer教师模型结果都很好。
本文要速递介绍的这两篇论文，我觉得都是相当具有影响力的paper。...SOLO网络 Abstract：我们提出了一种新的简单方法来对图像中的实例进行分割。与许多其他密集的预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使实例分割更具挑战性。...为了预测每个实例的 Mask，主流方法要么遵循“Mask R-CNN”所使用的“检测后分割（detect-then-segment）”策略，要么先预测类别 masks，然后使用聚类方法将像素分组为单个实例...我们通过引入“实例类别（instance categories）”的概念以全新的视角解决实例分割的任务，根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别，从而将实例 mask 分割很好地转换为可分类的类别问题...现在，实例分割被分解为两个分类任务。我们展示了一个简单且灵活的实例分割框架，具有强大的性能，可达到Mask R-CNN同等的准确性，并且在准确性方面优于最近的singleshot实例分割算法。
▌正则化 在图像分类任务中，正则化的引入能够辅助模型的优化过程。...特别地，不同于图像分类任务中的输入，目标检测器通常使用高分辨率的图像输入进行训练，BN 策略的引入虽然可以减少批量大小内存，但是小批量的输入会严重降低模型的准确性。...GN 方法的计算与输入的批量维度无关，因此引用该正则化方法时，模型准确性对输入的批量大小并不敏感。...我们需要大数据吗？的确需要。但如果我们考虑数据收集和清理的成本的话，一个通用的大规模分类的数据集并不是理想的选择。...如果在大规模的分类数据集上预训练的收益呈指数型下降减少，那么在目标域上收集数据将会是更有效的做法。 我们应该追求通用的模型性能吗？毫无疑问，我们的目标是模型能够学习到通用的特征表征。
具体步骤分为七步： 第 1 步：检测人类 第 2 步：检测狗 第 3 步：创建一个CNN 来对狗品种进行分类 第 4 步：使用 CNN 对狗品种进行分类（使用迁移学习） 第 5 步：创建一个CNN来对狗品种进行分类...第3步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类 现在有了在图像中检测人类和狗的功能，必须设计出一种从图像中预测品种的方法。...第4步 使用 CNN 对狗品种进行分类 上面的模型没有给出理想的准确度，值得庆幸的是，「迁移学习」可以帮助实现。 这样，研究者可以在不牺牲准确性的情况下减少训练时间。...第5步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类（使用迁移学习） 接下来，研究者对下载到各自架构的瓶颈特性上训练更多模型 (Resnet-50，InceptionV3)。...也就是说，在20次迭代内就可以实现最佳的验证损失和准确性。 此外，在CNN结构中添加太多层并不能提高准确性。 因而，最终模型保留了1 个GAP 2D层和1个Dense Softmax层。
本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding...单阶段目标检测器，本文的YOLO（You Only Look Once），通过创建输入图像的特征图、学习类别概率和整个图像的边界框坐标，将目标识别视为一个简单的回归问题。算法只运行一次。...，因为他对交并比的影响更大，交并比是一种评估指标，用于衡量数据集上对象检测器模型的准确性 [6]。...YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。...随着时间的推移，YOLO 的应用在全球范围内不断增长，研究领域也增加了许多新的变化，在卷积神经网络 (CNN) 中，一些想法可以提高模型的准确性。
作者引入了一种创新和精化的模型架构，显著提高了空中图像分析的准确性。这些修改导致了更强大、更高效的针对空中成像场景的定制模型。作者进行了大量的实验来评估各种_激活函数_对作者的模型性能的影响。...相反，两阶段物体检测模型通常包括一个区域提议网络和一个分类网络。第一阶段为对象生成候选区域，而第二阶段将这些区域分类到特定的物体类别。区域卷积网络（R-CNN）家族是两阶段模型的一个典型例子。...R-CNN模型利用选择性搜索进行区域提议生成，然后通过CNN进行分类。...像Fast R-CNN和Faster R-CNN这样的后续模型通过创新如ROI池化和区域提议网络，增强了原R-CNN模型的效率和准确性。...扩散模型需要多次运行 f_{\theta} 在推理阶段生成数据样本，这需要对原始图像进行多次应用。
然而，图像分类问题就是一个非常复杂的工作，它总是借用诸如卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型来完成。...我们在这里使用的成本函数是交叉熵（从tf.nn.oftmax_cross_entropy_with_logits（）调用），并对所有图像分类采用交叉熵的平均值。...每个图像在训练过程中被重复使用多次，所以计算每个瓶颈值都需要花费大量的时间，因此可以加快缓存这些瓶颈值，从而不必重复计算。 该脚本将运行4000个训练步骤。...事实证明，图像越大，我们得到的准确性越高，但代价是运行时间也相应地增加。 然后是层和它们的形状。但实际上有太多的参数可以调整，所以想要找到这些参数的最佳值是一件非常困难的工作。...虽然我们在CNN部分得到的结果过度拟合，但仍然比在课堂中学到的处理图像分类问题的其他方法要好得多。 迁移学习在图像分类问题上具有非常高的效率。无需GPU即可在短时间内准确快捷地完成训练。
根据文件名区分类别是很容易的。如果您只是随机分割数据集，那么将会有验证集中的信息泄漏到训练集。 我在一开始就犯了这个错误。我随机分割数据集，获得了超过99.6％的惊人的良好验证准确性。...当测试准确性仅为87％时，我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当或过度拟合验证集。...检查类分布，查看每个类的几个图像示例。 图像有不同的大小。看看大小直方图。它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- 加载在ImageNet数据集上预训练的ResNet34模型。...现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。...诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
根据文件名区分类别是很容易的。如果您只是随机分割数据集，那么将会有验证集中的信息泄漏到训练集。 我在一开始就犯了这个错误。我随机分割数据集，获得了超过99.6％的惊人的良好验证准确性。...检查类分布，查看每个类的几个图像示例。 图像有不同的大小。看看大小直方图。它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。...现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。...我在测试集上获得了99.2953％的准确度。非常好！那么我们可以进一步改进吗？...诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。 目前Transformers模型在自然语言处理（NLP）中被广泛应用。...广受欢迎的卷积神经网络（CNN）结构 然而，这种对CNN的依赖性不是强制性的，直接应用于图像序列的纯Transformer可以在图像分类任务中很好地工作。...1.2 Transformers是一种深度学习方法吗？ 机器学习中的Transformer是一种使用注意力机制、以对输入数据的每个部分的重要性进行差异加权的深度学习模型。...当对足够的数据进行训练时，ViT表现出很好的性能，以四分之一的计算资源打破了类似的CNN的性能。 当涉及NLP模型时，这些Transformer具有很高的成功率，并且现在也应用于图像识别任务中的图像。...此外，在计算效率和准确性方面，ViT模型的性能几乎是CNN的四倍。 ViT中的自注意层（the self-attention）使得在整个图像中全局嵌入信息成为可能。
实验结果 为了测试新的方法，我们对 CNN 的生成进行了实验，以对 CIFAR-10 基准进行分类。...为了分析进化拓扑的广泛性和可扩展性，我们将采用最好的 CNN 拓扑机构，并对 CIFAR-100 基准的分类进行测试。...用于 CIFAR-10 的 CNN 我们在 CIFAR-10 数据集的分类任务上进行了 10 次生成 CNN 的进化实验。对于生成的网络，我们分析了它们的适应性（即分类任务的准确性）和隐藏层的数量。...据我们所知，对如此大量的密集层进行顺序使用是前所未有的，可以说人类永远不会想到这样的拓扑结构，这使得这种进化的结果非常有意义。 一旦进化过程完成，在每次运行中发现的最佳网络将被重新训练 5 次。...为了进一步提高网络的准确性，我们采用了 Snoek 等人描述的策略：我们为测试集的每个实例产生 100 个增强图像, 并且预测是 100 个增强图像的平均置信度的最大值。
在寻找答案的过程中，我针对MNIST数字数据训练了一个简单的CNN模型，并尝试回答一些类似的问题。 图像的哪一部分对分类结果很重要？ 高精度是否意味着可靠性？ 模型会像人类一样思考吗？...因此，我们不需要非常深的网络就可以在分类任务中实现非常高的准确性（> 90％）。为此，我创建了一个非常简单的模型，并对其进行了训练，以实现96.25％的验证准确度和95.15％的测试准确度。 ? ?...测试是在测试数据集的第一个图像上执行的，该图像最终是数字7。 ? CNN模型正确地将输入类别预测为7，得分为0.9993（softmax）。以下是用于运行上述三种方法的方法和输出的代码。 ?...遮挡敏感度通过使用在输入图像上方的滑动窗口告诉我们输入图像的不同部分如何影响模型的决策。对于我们的实验，窗口大小为3x3。除了图像的强度之外，单像素本身对图像没有太多高级功能。...我们可能会这样回答:它有一条水平线和一条相连的倾斜的垂直线，并且它与我们之前知道的数字7相匹配，因此这个输入图像实际上是7的分类。 我们能从CNN模型中得到这个层次的解释吗?
作者的目标是作为未来研究方向的基准，并有望为在移动设备上运行的应用程序选择示例性的视觉Transformer架构奠定基础。...视觉Transformer模型在ImageNet数据集上显示出77.9%至81.3%的Top-1准确率，并已用于许多下游图像识别任务，如分类、目标检测和分割。...3、Principles of CNN LeViT将CNN网络的原理引入Transformer，特别是通过降低分辨率的激活图。它将输入通过3x3卷积，然后对注意力模块进行收缩。...Han等人提出了神经网络中流行的权重修剪方法——训练、修剪和再训练。这种方法通常需要多次迭代重新训练来恢复丢失的准确性。这对视觉Transformer来说尤其具有挑战性，因为它们已经很难训练和稳定。...对于ViT来说，恢复失去的准确性比CNN更难。 为了缓解这个问题，Frankle等人在DenseNet中可以找到一个稀疏子网络，作者可以对其进行隔离训练，以获得完全的准确性。
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