【新手可忽略不影响继续学习】看 过上面例子的童鞋一定会觉得很奇怪，s = s + s1.charAt(i); 马克-to-win， s不是老在变化吗？...其实s = "";时，虚拟机会创建一个String对象，s = s + s1.charAt(i); 时，会创建一个新对象，而不是之前的s了，会导致新对象的生成，这样做次数少还没有太大的问题，如果次数多的话...当做的次数多的话，会节省大量空间。 更多请看：https://blog.csdn.net/qq_44639795/article/details/103124819
., 2016) 的 CNN 网络和 ViT 的核心观点： 与 CNN 相比，ViT 在浅层和深层获得的表征之间具有更多相似性 与 CNN 不同，ViT 从浅层获得全局表示，但从浅层获得的局部表示也很重要...另一方面，在CNN(右边两个)中，我们注意到在浅层和深层获得的表示之间没有相似之处。这可能是因为在ViT中，我们从一开始就得到了全局表示，而在CNN中，我们需要传播层来得到全局表示。...对于浅层表示，大约有 10% 的数据与使用所有数据获得的表示的相似度类似。对于深层表示即使有 30% 的数据相似度也低于 0.2。由此我们可以说有助于准确性的深层表示只能通过大量数据来学习。...将此图与图 1 （CKA相似度部分那张图）的左侧（ViT）进行比较，可以看到在消除跳过连接的第 i 层之后，获取的表示的相似趋势发生了剧烈变化。...Soft Nearest Neighbor Loss [软最近邻损失] 下图显示了ResNet中每个区块的软最近邻损失值。它是一种高性能的图像分类网络，但除了最后一层以外，它不分离每个类别的特征。
这种方法效果很好，但是在某些情况下，CNN或其他深度学习模型无法执行。我遇到过几次。我的数据很好，模型的体系结构也正确定义，损失函数和优化器也正确设置，但是我的模型没有达到我的预期。...我们使用训练数据来训练模型，并检查它在训练集和验证集上的性能(评估指标是准确性)。训练的准确率是95%而验证集的准确率是62%。听起来熟悉吗?...让我们将其与以前的结果进行比较： 训练集准确性 验证集准确性 没有Dropout 87.80 69.72 有Dropout 73.56 70.29 上表表示没有Dropout和有Dropout的准确性...如果你观察没有遗漏的模型的训练和验证准确性，它们是不同步的。训练精度过高，验证精度较低。因此，这可能是一个过拟合的例子。 当我们引入Dropout时，训练和验证集的准确性是同步的。...你能弄清楚它是什么吗？该模型现在过拟合，因为我们在训练上的准确性为91%，在验证集上的准确性为63%。记住，我们没有在最新模型中添加Dropout层。
使用 EDA 和特征工程的组合具有多种优势： 提高准确性 减少训练时间 减少过拟合 简化模型 特征工程技术 有多种特征工程方法可以用于机器学习的各种特定应用和数据类型。...通过卷积和三元组损失学习数据的表示，并提出了一种端到端的特征转换方法，这种使用无监督卷积的方法简化并应用于各种数据。...下一步是实现我们将用于特征提取和转换的 CNN。实现非常简单，五个 1D 卷积层，内核大小为 1，膨胀增加了 3 倍。当然，这些都是超参数，可以进行试验和改进。...CNN 使用triplet loss 进行训练，该损失考虑了三个变量：anchor、positive 和negative。anchor是当前样本。...使用卷积神经网络和三元组损失的端到端特征工程方法是复杂特征工程方法的替代方法，可以在几乎不需要配置的情况下提高模型的性能。
众所周知，没有两个人具有相同的指纹，但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗？让我们看看…… ? 在本文中，我们将创建一个可以根据指纹预测性别的卷积神经网络（CNN）模型。...目录和Altered目录 • Real目录包含真实人类指纹（无任何变化） • Altered目录包含经过综合更改的指纹图像，包括用于遮盖、中央旋转和Z形切割的三种不同级别的更改。...（4）绘制训练和验证数据的准确性和损失曲线： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.DataFrame(history.history...在我们的模型训练过程中没有重大的过拟合，两条损失曲线都随着精度的提高而逐渐减小。 测试模型 训练完模型后，想在以前未见过的数据上对其进行测试，以查看其性能如何。...最后，我们通过对模型进行测试来评估测试数据，并给出准确性和损失值： model.evaluate(test_images, test_labels) ?
)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN...通过前面几篇文章，我们知道R-CNN，SPP-Net，Fast R-CNN和Faster R-CNN这四个方法都没有离开一个东西，那就是区域建议（Region Proposal），它们中前三个在用SS算法...这里有一个很有意思的地方，1.1和2.1都是在做四个值的回归，而2.1和2.2都是在做分类，那么它们一定要分成两步才能完成吗？...YOLO在最后reshape出来的特征图上输出bbox，类别和confidence，RPN在最后一层卷积特征图上输出bbox和有没有物体的二分类置信度。...confidence损失也由两部分组成，因为如果格子中没有目标，那么这部分会变成0，这样会造成损失变化过大，所以部分选择乘上了系数λnoobj\lambda_{noobj}λnoobj； 最后格子有目标时
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。...这两层的目的是简化寻找特征的过程，并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示： ? 03.训练自己的CNN模型 如果我们要使用预训练的模型，那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢？...这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。我们添加了额外的损失和密集层，以减少过度拟合。CNN首先使用卷积层的部分原因是为了避免这种过度拟合。...评估预训练模型和自定义层的性能 为此，让我们尝试VGG16和Resnet50预先训练的模型，并在顶部添加方法2的架构，看看会发生什么。我们将在每种CNN架构的测试集上报告损失函数和准确性。...损失函数——预测与实际结果相差多远，预测值越大，模型拟合数据点的准确性越差。测试集的准确性——模型对测试集数据预测的准确性。 VGG16 + GAP ?
的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性...，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别 简介：有RPN的Fast R-CNN RBG团队在2015年，与Fast R-CNN同年推出了Faster R-CNN，我们先从头回顾下...训练的问题，那么最后还能下一个ss算法，依旧独立于网络，是一个单独的部分，然而这个算法需要大概2秒的时间，这个点是R-CNN系列的性能瓶颈，所有Fast R-CNN是没有什么实时性的。...就像Fast R-CNN中ss算法，其实也是在原图上生成的，最后只是经过了坐标变化才能在conv5上提取。...RPN损失函数 首先给出函数的公式： 这个公式和Fast R-CNN的多任务损失其实很像，同样是一个在做分类，一个在做回归，然后把两个函数加在一起。
的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性...Fast R-CNN原理 设计理念 为了实现end-to-end的训练问题，Fast R-CNN首先就要解决SPP梯度无法回传的问题，其次还要整合分类和边界框回归两个损失，所以相比于之前两种算法，Fast...而RoI pooling只选择了其中一种尺度，将ss算法的建议框做坐标变化后的尺寸的长和宽，平均分为w份和h份，在每一份中使用最大池化，最后产生wh个bin，这样做有下面几个好处： 1.统一输出维度，...pooling就是一个Max pooling，梯度回传也是一样的，而出现位置重叠的时候，梯度回传才会发生变化。...是的Fast R-CNN依然没有脱离ss算法，但是ss算法跑一张图的时间，大概是2s，所以讲道理的话，Fast R-CNN依然是达不到实时检测的要求的，好在ss算法在Faster R-CNN中被换成RPN
Fast R-CNN后,我们的损失函数定义在每个RoI上交叉熵损失和bounding box损失之和：...假设每个图像有N个建议，在正向传递中，我们评估所有N个建议的损失。然后我们根据损失对所有的roi(正的和负的)进行排序，并选择损失最大的B roi。根据所选的示例执行反向传播。...R-FCN的训练速度也比R-CNN快。此外，挖掘并没有增加R-FCN训练的成本(表3)。...我们将交替训练Faster R-CNN从4步扩展到5步。，再经过一个RPN训练步骤后停止)，这将略微提高该数据集在共享特征时的准确性;我们还报告说，两步训练足以达到相当好的准确性，但没有共享的特点。...然而，我们的方法更简单，并且没有添加[10]使用的上下文或迭代框回归之类的额外功能，并且对于训练和测试都更快。?
在两个细胞数据集上的实验验证表明，所提出的ASF-YOLO模型的分割准确性和速度显著提高。...作者提出了一种新颖的尺度序列特征融合，可以更好地将深度特征图的高维信息与浅层特征图的详细信息相结合，其中图像大小在降采样过程中发生变化，但尺度不变的特征不会发生变化。...然而，它仅反映了标注框和预测框之间的长宽比差异，而没有反映标注框和预测框的实际长宽关系。EIoU最小化了目标框和 Anchor 框之间的宽高差异，可以提高小目标的定位效果。...每个Mask包含一个细胞核，不同Mask之间没有重叠（没有像素属于两个Mask）。该数据集按8：2的比例将训练集和测试集划分。训练集和测试集的样本量分别为536和134张图像。...由于图像输入尺寸为800 \times 1200，使用Swin Transformer背心的Mask R-CNN的准确性和速度并不高。作者的模型也超过了经典的单阶段算法SOLO和YOLACT。
ES6—— let 和 const 命令 引言 正文 let 命令 const 命令 结束语 引言 本文主要讲解ES6中变量的相关操作，变量的命名， 讲解 var、 let 、 const 三者的区别...公众号：前端印象 不定时有送书活动，记得关注~ 关注后回复对应文字领取：【面试题】、【前端必看电子书】、【数据结构与算法完整代码】、【前端技术交流群】 正文 ES6中的 let 和 const 都是用来声明变量的...const 命令 const 和 let 类似，也是命名的变量只能在它所在的代码块内能被访问得到，到外部就无法被访问到，但是 const 与 let 的区别就在于， const 命名的变量是一个只读变量...但是 list1 = [ '变化1' ] 就会改变 list1 在内存中的地址，所以会报错 const list1 = [] list1 = ['变化1'] console.log(list1)...// 报错：list1 = ['变化1'] ^ 结束语 这就是 let 和 const 的简单应用，希望对大家有所帮助， 下一篇ES6（2）将讲解变量的解构赋值
YOLO V1 的局限性：如果小对象以集群或组的形式出现，则模型效果，例如下图所示 YOLO V1 训练是基于损失函数来展示检测性能的，而损失函数没有考虑窗口的大小，大框中的小错误是显而易见的，但其实小框中的错误其实应该更加被关注...除了准确性和比较之外，Redmon 和 Farhadi 在他们的论文中提到的重要一点是道德和计算机视觉的使用。...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。...正则化和 CIoU 损失等等，在 YOLO V4中实现了更好更快的模型。...虽然还有很多的YOLO 类模型，例如 YOLOV5，YOLO X 甚至刚刚发布的YOLO V6，但是Joseph Redmon 已经退出，“没有马云的阿里巴巴还是阿里巴巴”吗？
我没有像matplotlib这样的绘图库，因此将丢失日志通过管道传输到CSV文件，然后在Excel中进行绘图。绝对容易发生人为错误。 我的代码中有错误吗？几乎可以确定。...在此，我们将实现一个基础的CNN和训练脚本，然后使用新近实现的CNN进行一些实验（这将使我们的验证损失低于我们的训练损失）。...这是一种平衡，我们选择loss函数和模型优化器会极大地影响最终模型的质量，准确性和通用性。...在训练深度神经网络时，我们经常应用正则化来帮助我们的模型： 获得更高的验证/测试精度 理想情况下，为了更好地泛化验证和测试集之外的数据 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下...您确定验证示例与您的训练图像一样具有挑战性吗？ 您是否可以确保没有“数据泄漏”（即训练样本与验证/测试样本意外混入）？ 您是否确信自己的代码正确创建了训练集，验证集和测试集？
YOLO V1 的局限性：如果小对象以集群或组的形式出现，则模型效果，例如下图所示 YOLO V1 训练是基于损失函数来展示检测性能的，而损失函数没有考虑窗口的大小，大框中的小错误是显而易见的，但其实小框中的错误其实应该更加被关注...除了准确性和比较之外，Redmon 和 Farhadi 在他们的论文中提到的重要一点是道德和计算机视觉的使用。...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。...正则化和 CIoU 损失等等，在 YOLO V4中实现了更好更快的模型。...虽然还有很多的YOLO 类模型，例如 YOLOv5，YOLO X 甚至刚刚发布的YOLO v6，但是Joseph Redmon 已经退出，“没有马云的阿里巴巴还是阿里巴巴”吗？
对于Mask R-CNN学生，作者不再使用Teacher I（学生本身）或Teacher II（单阶段教师的性能与学生相比没有明显提高）。...正如图5a所示，蒸馏学生的验证准确性在蒸馏过程中逐渐提高，并在与没有教师的学生相比实现了更高的值。然后自然而然地出现了一个问题——为什么蒸馏有帮助呢？...改进的优化通常通过更好的模型、更低的训练损失和更高的验证准确性来体现，这正是Mask R-CNN、HTC和DetectoRS的情况。因此，人们可能认为蒸馏是以同样的方式工作的。...然而，作者的调查表明相反的情况——MTPD增加了验证准确性和训练损失，从而有效地减小了泛化差距。...为了消除学习率变化的影响，作者使用3×Schedule训练原始学生，并在与蒸馏学生相同的时间重新启动学习率。有趣的是，尽管蒸馏可以提高学生的验证性能，但经过蒸馏的学生的训练检测损失高于原始学生。
这里，tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits是一个方便的函数，计算每个类的交叉熵损失，给定我们的分数和正确的输入标签。 然后求损失的平均值。...3.9 SUMMARIES TensorFlow有一个概述（summaries），可以在训练和评估过程中跟踪和查看各种数值。 例如，您可能希望跟踪您的损失和准确性随时间的变化。...最后，我们打印当前培训批次的丢失和准确性，并将摘要保存到磁盘。请注意，如果批量太小，训练批次的损失和准确性可能会在批次间显着变化。...而且因为我们使用dropout，您的训练指标可能开始比您的评估指标更糟。 我们写一个类似的函数来评估任意数据集的丢失和准确性，例如验证集或整个训练集。本质上这个功能与上述相同，但没有训练操作。...例如，我尝试在最后一层为重量添加额外的L2正则，并且能够将准确度提高到76％，接近于原始文献。 因为使用了dropout，训练损失和准确性开始大大低于测试指标。
但与R-CNN不同，SPPNet中提出的微调算法不能更新空间金字塔池之前的卷积层。不足为奇的是，这种限制(固定卷积层)限制了非常深的网络的准确性。2.2....与R-CNN和SPPnet中使用的L2损失相比，L1损失对异常值的敏感性较低。...3.4、尺度变化我们探讨了两种实现尺度不变目标检测的方法:(1)通过“蛮力”学习和(2)使用图像金字塔。这些策略遵循R-CNN中的两种方法。...6.1、多任务训练有用吗？多任务损失是方便的，因为它避免了一系列训练任务的流程。但它也有可能改进结果，因为任务通过共享表示(ConvNet)相互影响。多任务损失提升Fast R-CNN的精度吗？...为了检验这个问题，我们训练baseline网络，损失中只使用分类损失。这些baseline打印模型S, M, L在每一组的第一列在表6所示。注意，这些模型没有边界盒回归器。
的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性...，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别 简介： 让卷积计算可以共享 在上一篇R-CNN的文章中，详细介绍了R-CNN算法，同时也说明了R-CNN的致命缺陷，超长的训练时间（84h...这里有一个问题是一张图经过卷积之后图像的尺寸会发生变化，那么在原图上生成的ss区域，没有办法直接扣在Conv5层上，所以需要做一下坐标变换，使之适应Conv5层的宽高尺寸。...坐标变换 在CNN中特征的宽和高发生变化是因为步长的选取，当步长选择为2时，图像的宽高尺寸会变为原来的一半，那么对于在建议区域内的一个点(x,y)，对应的Conv5层上的位置(x’,y’)，应该满足如下关系...SPP-Net的训练过程依然是一个多阶段的训练，这一点和R-CNN一样，并没有改进。 由于是多阶段训练，过程中需要存储大量特征。
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