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Hinton团队CV新作:用语言建模做目标检测,性能媲美DETR

与显式集成相关任务先验知识现有方法不同,该框架简单地将目标检测转换为以观察像素输入为条件语言建模任务。...上图所描述 Pix2Seq 架构和学习过程有四个主要组成部分,如下图 2 所示,包括: 图像增强:训练计算机视觉模型很常见,该研究使用图像增强来丰富一组固定训练样例(例如,随机缩放和剪裁)。...最后,因为不同图像通常有不同目标数量,所生成序列会有不同长度。为了表示序列结束,研究者合并了一个 EOS token。 下图 4 展示了使用不同排序策略序列构建过程。...推理过程,研究者从模型似然中进行了 token 采样,即 。也可以通过使用最大似然性 (arg max 采样) token,或者使用其他随机采样技术来实现。...事实上,只要 bin 数量与像素数(沿着图像最长边)一样多,就不会出现由边界框坐标量化导致显著误差。 训练期间,研究者还考虑了序列构成不同目标排序策略。

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机器视觉 —— 光信号检测

随机性和噪声 信号测量过程中所产生随机“起伏”会影响我们所得到测量结果。我们进行重复测量,可能会得到不同结果。通常,测量结果会聚集一个“正确”结果周围。...,让我们来考虑:一个固定时间段内,由落在某种材料表面的光子所激发出来电子数目。...这些事件(即:不同时间段内激发出来电子数目)彼此之间是独立。实验说明,某一时间段 T 内激发出n个电子概率可以用泊松分布近似: image.png 这个概率由一个参数m所决定。...对于具有固定频谱分布入射光,一个固定时间段内,我们所测量到、从某一微小区域上被激发出电子数目,和图像辐照强度成正比。这些测量结果需要被量化,以便于用计算机进行读取和处理。...这是因为:我们试图用一个离散数集去表示亮度连续分布模式,采样定理告诉我们:只有连续分布函数足够光滑(也就是说,不包含高频分量)条件下,这样做才是可行

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生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率(功效、效能、效力)分析power analysis环境监测数据

r 包 有一系列 r 包目前可用于混合模型功效分析 。然而,没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛固定随机效应规范。...图1 r 旨在与任何可以与 lme 4 lmer 或 glmer 配合线性混合模型 (LMM) 或 GLMM 一起使用。这允许具有不同固定随机效应规范各种模型。...还支持 r 中使用 lm 和 glm 线性模型和广义线性模型,以允许没有随机效应模型。 r 功效分析从适合 lme 4 模型开始。...还有一个连续因变量 _y _,本教程没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 一个非常简单泊松混合效应模型拟合到数据集。...变量_x 不同数量 从 3 ( _n = 9) 到 20 ( n = 60) 不等。 改变组数量和大小 增加观察_x _值数量可能不可行 。

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极端类别不平衡数据下分类问题研究综述,终于有人讲全了!

这些评价准则不会被不同类别样本数量所影响,因此通常被认为是“无偏”,可以类别不平衡场景下使用。 ? ? ? ? ? ?...另外,实际工业应用当中,这些难度因素还会与其他实际问题一同出现,如特征缺失值,巨大数据集规模等。 ? 图1:不同程度类别不平衡下,分布重叠/不重叠两个数据集。...我们可以观察到不平衡比增长并不会影响分类该数据集难度(图1(c))。而在图1(b),数据集由两个相互重叠二维高斯混合分布生成。...实际应用,工业数据集经常会含有类别特征(即不分布连续空间上特征,如用户ID)或者缺失值,此外不同特征取值范围可能会有巨大差别。在这些数据集上定义合理距离度量十分困难。...从图中可以观察到RandUnder和Easy执行简单随机采样,因此可能会丢失一些信息。

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极端类别不平衡数据下分类问题研究综述 | 硬货

这些评价准则不会被不同类别样本数量所影响,因此通常被认为是“无偏”,可以类别不平衡场景下使用。...另外,实际工业应用当中,这些难度因素还会与其他实际问题一同出现,如特征缺失值,巨大数据集规模等。 图1:不同程度类别不平衡下,分布重叠/不重叠两个数据集。...我们可以观察到不平衡比增长并不会影响分类该数据集难度(图1(c))。而在图1(b),数据集由两个相互重叠二维高斯混合分布生成。...实际应用,工业数据集经常会含有类别特征(即不分布连续空间上特征,如用户ID)或者缺失值,此外不同特征取值范围可能会有巨大差别。在这些数据集上定义合理距离度量十分困难。...从图中可以观察到RandUnder和Easy执行简单随机采样,因此可能会丢失一些信息。

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极端类别不平衡数据下分类问题研究综述 | 硬货

这些评价准则不会被不同类别样本数量所影响,因此通常被认为是“无偏”,可以类别不平衡场景下使用。...另外,实际工业应用当中,这些难度因素还会与其他实际问题一同出现,如特征缺失值,巨大数据集规模等。 图1:不同程度类别不平衡下,分布重叠/不重叠两个数据集。...我们可以观察到不平衡比增长并不会影响分类该数据集难度(图1(c))。而在图1(b),数据集由两个相互重叠二维高斯混合分布生成。...实际应用,工业数据集经常会含有类别特征(即不分布连续空间上特征,如用户ID)或者缺失值,此外不同特征取值范围可能会有巨大差别。在这些数据集上定义合理距离度量十分困难。...从图中可以观察到RandUnder和Easy执行简单随机采样,因此可能会丢失一些信息。

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R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

----点击标题查阅往期内容R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样左右滑动查看更多01020304如上弧线显示,我们数据存在'类型'到'颜色',以及'状态'到...最定性方法是将两个网络并排绘制,节点位置相同,并突出显示一个网络中出现而另一个网络没有的弧,或者出现方向不同弧。...如果我们固定ANB,治疗过病人和未治疗过病人是否有区别?"首先,我们可以检查在没有任何干预情况下,dANB≈0病人治疗和增长之间关系(即使用我们从数据得知BN)。...我们将所有进入Treatment和t1时间段所有变量弧列入黑名单,因为我们假设t1时间段变量之间弧与t2时间段相应变量是一样,两次学习它们是没有意义。...R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较

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R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

最定性方法是将两个网络并排绘制,节点位置相同,并突出显示一个网络中出现而另一个网络没有的弧,或者出现方向不同弧。...我们可以假设,前三个弧被数据噪声加上小样本量和偏离常态情况所隐藏。编程可以返回真阳性(出现在两个网络弧)和假阳性/阴性(只出现在两个网络一个弧)数量。...如果我们固定ANB,治疗过病人和未治疗过病人是否有区别?" 首先,我们可以检查在没有任何干预情况下,dANB≈0病人治疗和增长之间关系(即使用我们从数据得知BN)。...我们将所有进入Treatment和t1时间段所有变量弧列入黑名单,因为我们假设t1时间段变量之间弧与t2时间段相应变量是一样,两次学习它们是没有意义。...(BVAR)模型 WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMCMetropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings

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视频 | 硅谷深度学习网红传授超参数优化宝典

泊松分布给出了事件固定时间段发生概率。 ? 对数正态分布是一个随机变量连续概率分布。 ? 均匀分布有时被看作矩形分布,概率为常数。 ? ?...训练点采样是十分要。 算法 随机生成超参数,MNIST训练集上训练这个神经网络(RSM) ? 采样 前面的方法很依赖于测试超参数采样。...我们没有限制使用分类变量,虽然软件支持,也设置为 ? 其他参数需要一个默认值,可以随意赋值。 ? 注意:当我只默认是两层隐藏层时,第三层隐藏层神经元数量是0。 ?...贝叶斯优化是一类所谓基于序列模型最优化算法(SMBO)。这类算法利用损失函数f在前面的步骤观察值,来决定下面步骤来着f可优化样本点。...接下来,尝试减少每层神经元数量限制,神经元总数100-500个。用前面的方案,解空间用很好稠密性,找最优解没有那么费劲了。 ? 6.

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Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据

一阶差分变换放大了不平衡面板间隙。例如,如果某些不可用,则时间和 − 1 处一阶差分同样缺失。此外,观察每个面板必要时间段随着面板 VAR 滞后顺序而变大。...如果我们把原始变量表示为 ,那么第一差分转换意味着 ,而对于正向正交偏差 ,其中是面板时间上可用未来观测值数量,是其平均值。 假设我们随着时间推移将观察叠加在面板上。...使用相同调查,但具有不同时间段不同工人子样本,因此结果可能不具有直接可比性。 下面是使用模型选择,用于以工时和工资前四个滞后期为工具一到三阶面板VARs。...由于子样本所有妇女工作时间和工资并不是在所有年份都被观察,所以被剔除观察数量会随着作为工具变量滞后阶数而增加。...根据计算点估计和标准误差,请注意每个系数 95% 置信区间,即点估计两侧大约两个标准误差,估计量之间重叠。此外,由于前向正交变换,pvar 使用观察值比 var 少一个。

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经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成神经辐射场

“隐式表示”3D场景通常用一个函数来描述场景几何,表达大分辨率场景时候它数量相对于“显示表示”是较少,并且隐式表示函数是种连续表达,对于场景表达会更为精细[1]。...从上述过程可以看出:体密度只和空间位置有关,而颜色则与空间位置以及观察视角都有关系。 渲染( 体绘制方法 ) 所谓体绘制就是显示离散三维采样数据集二维投影技术。...作者提出分层抽样(Stratified Sampling)方法: 首先将射线需要积分区域 [tn , tf] 均匀分为 N 份,再在每个小区域进行均匀随机采样: 基于这些采样点,可以将上面的积分简化为求和形式...将ϜΘ重写成由两组函数组成:ϜΘ = Ϝ′Θ ∘ γ,其中Ϝ′Θ仍为常规MLP网络,需要通过训练学习得到,而γ用于将输入映射到高维空间中,论文中使用RR^2L正余弦周期函数形式: 实验对位置和视角信息使用不同参数...多层级体素采样 NeRF渲染策略是对相机出发每条射线都进行N个采样求和计算,但渲染效率较低,因为大量对渲染没有贡献或者被遮挡区域仍在采样计算,因此作者提出一种“coarse to fine

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Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据

一阶差分变换放大了不平衡面板间隙。例如,如果某些不可用,则时间和 − 1 处一阶差分同样缺失。此外,观察每个面板必要时间段随着面板 VAR 滞后顺序而变大。...如果我们把原始变量表示为 ,那么第一差分转换意味着 ,而对于正向正交偏差 ,其中是面板时间上可用未来观测值数量,是其平均值。 假设我们随着时间推移将观察叠加在面板上。...使用相同调查,但具有不同时间段不同工人子样本,因此结果可能不具有直接可比性。 下面是使用模型选择,用于以工时和工资前四个滞后期为工具一到三阶面板VARs。...由于子样本所有妇女工作时间和工资并不是在所有年份都被观察,所以被剔除观察数量会随着作为工具变量滞后阶数而增加。...根据计算点估计和标准误差,请注意每个系数 95% 置信区间,即点估计两侧大约两个标准误差,估计量之间重叠。此外,由于前向正交变换,pvar 使用观察值比 var 少一个。

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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

探索(exploration):我们使用Q函数时候,我们策略完全取决于Q函数,这有可能导致出现对应动作是固定某几个数值情况,而不像策略梯度输出是随机,我们再从随机分布采样选择动作。...我们使用经验回放时,均匀地取出回放缓冲区(reply buffer)采样数据,这里并没有考虑数据间权重大小。但是我们应该将那些训练效果不好数据对应权重加大,即其应该有更大概率被采样到。...但是我们实际任务,状态量通常数量巨大,并且连续任务中会遇到维度灾难等问题,使用真正价值函数通常是不切实际,所以使用了与价值函数近似的表示方法。...2.11 经验回放我们观察 \pi 价值,发现里面混杂了一些不是 \pi 经验,这会有影响吗? 没影响。...随机性策略表示为某个状态下动作取值分布,确定性策略每个状态只有一个确定动作可以选。从熵角度来说,确定性策略熵为0,没有任何随机性。

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R语言有状态依赖强度非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

一个这样概括是模型过程轨迹包括随机发生 "跳跃"。...其中z˙t表示正态分布跳跃随机变量,Nt是强度恒定泊松过程,即Nt-Ns∼Poi(λ(t - s))。在这种表述下,极端事件被明确地包含在随机微分方程,作为扩散轨迹随机发生连续跳跃。...λ(Xt, r˙t, t) = r˙t,其中强度参数r˙t动态变化由连续时间马尔科夫链(CTMC)给出。 ? 转移率矩阵 ? 方程动态作用下,该过程表现出线性漂移和波动,随时间周期性变化。...图将得到近似值与不同时间点模拟轨迹计算频率分布进行了比较。与矩方程一样,转移密度近似值似乎准确地复制了指定时间段转移密度。周期性波动影响可以从转移密度曲面的振荡形状中看出。...图显示了谷歌股票波动率(VXGOG)从2010年开始到2015年底轨迹,以每日为单位进行采样接下来分析,我们以年为单位来衡量时间,并使用准确日期来观察,以构建连续观察转移期限。

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主成分分析用于ERP研究实用教程-机遇和挑战(附代码)

此外,因子负荷参与者、电极和条件之间是恒定,而因子得分可能会有所不同。这种假设在因子分析文献通常被称为测量不变性,违反该假设可能会对时间PCA性能产生严重后果。...因子得分提供了每个观察因素活动汇总统计数据(即,每个电极、条件和参与者)。简单来说,因子分数可以被想象为横跨整个时期电压加权平均值,其中最高权重赋予具有高因子负荷采样点。...次优解最可能是因子不足或过度提取导致,或者旋转方法不能解开高度重叠因子。解决办法(1)尝试增加旋转算法随机启动和迭代次数,以防次优解是由于旋转准则局部最优。...(2)增加因素数量对比是否会提高模型结果。(3)调整旋转算法。(4)理论上,当时间重叠较低且成分结构先验知识非常精确时,也可以使用基于峰值度量方法。...与时间PCA采样不同,电极位置可以作为空间PCA变量来处理。空间PCA假设参与者、时间点和条件之间地形权重相等,但允许时间过程变化。

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机器学习9:采样

根据样本空间是否连续,又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单概率分布。从均匀分布中进行采样,即生成均匀分布随机数,几乎是所有采样算法都需要用到基本操作。...例如,SMOTE算法对少数类样本集Smin每个样本x,从它在SminK近邻随机选一个样本y,然后x,y连线上随机选取一点作为新合成样本(根据需要采样倍率重复上述过程若干次),如下图所示。...这种合成新样本采样方法可以降低过拟合风险。 ? SMOTE算法为每个少数类样本合成相同数量新样本,这可能会增大类间重叠度,并且会生成一些不能提供有益信息样本。...同样地,对于欠采样,可以采用InformedUndersampling来解决由于随机采样带来数据丢失问题 7.2,基于算法方法: 样本不均衡时,也可以通过改变模型训练时目标函数(如代价敏感学习不同类别有不同权重...然后统计绿色点数量占所有点(红色+绿色)数量比例为r,那么就可以据此估算出函数f(x)从a到b定积分为Area乘以r ? 2,期望法: 期望法,也称为平均值法。

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MAE再次升级,FocusMAE开源 | 源于MAE又高于MAE,有更高质量表征&全新架构设计

对于视频随机Mask,常用有块Mask,帧Mask,或基于管状(tube-based)Mask(连续相同空间位置丢弃标记)。...尽管基于视频GBC分类准确度、特异性和敏感性方面相较于基于图像方法有所改进,但作者观察MAE随机 Mask 提供了进一步改进机会。特别是,表明恶性时空区域通常只占视频一小部分。...FocusMAE Architecture 视频子采样。 视频数据包含时间上冗余,因为连续帧在内容上有很高重叠。作者通过子采样视频来减少时间冗余。...作者图4展示了定性分析。VideoMAE随机 Mask 并没有充分 Mask 高信息恶变区域。...作者观察到,较大主干网作者数据上表现不佳,这表明可能存在过拟合现象。 解码器深度。 作者实验了不同数量解码器块,并将结果展示图4(d)。作者发现,当解码器深度从4变化到6时,性能有所提升。

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R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学应用可视化2实例合集|附数据代码

r 包 有一系列 r 包目前可用于混合模型功效分析 。然而,没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛固定随机效应规范。...图1 r 旨在与任何可以与 lme 4 lmer 或 glmer 配合线性混合模型 (LMM) 或 GLMM 一起使用。这允许具有不同固定随机效应规范各种模型。...还支持 r 中使用 lm 和 glm 线性模型和广义线性模型,以允许没有随机效应模型。 r 功效分析从适合 lme 4 模型开始。...还有一个连续因变量 _y _,本教程没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 一个非常简单泊松混合效应模型拟合到数据集。...变量_x 不同数量 从 3 ( _n = 9) 到 20 ( n = 60) 不等。 改变组数量和大小 增加观察_x _值数量可能不可行 。

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清华大学提出DAT | DCN+Swin Transformer会碰撞出怎样火花???

同时,在先前工作观察显示,不同query视觉注意力模型具有相似的注意力图。因此,选择了一个更简单解决方案,为每个query共享移动key和value以实现有效权衡。...整个模块复杂性可以概括为: 其中, 为采样数量。可以看出,offset网络计算代价具有线性复杂度w.r.t.通道大小,这与注意力计算成本相对较小。...2个连续阶段之间,有一个不重叠2×2卷积与stride=2来向下采样特征图,使空间尺寸减半,并使特征尺寸翻倍。...没有Transformer Block插入卷积,或在Patch嵌入中使用重叠卷积情况下,比Swin Transformer对应数据获得了+0.7、+0.7和+0.5提升。...作者还尝试了其他类型位置嵌入,包括固定可学习位置偏差深度卷积。但在没有位置嵌入情况下,只提升了0.1,这表明变形相对位置偏差更符合Deformable attention。

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R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

以下演示了对流行心脏疾病数据库进行探索性数据分析。除此之外,还使用不同方法(如逻辑回归、随机森林和神经网络)进行心脏病预测。 数据集:数据集包含76个属性,但建议我们只使用其中14个进行分析。...可以观察到,健康人和患有心脏病的人 Rest ECG 分布没有明显差异。...可以观察到心脏病各个年龄段均匀分布。此外,患者位年龄为56岁,最年轻和最年长患者分别为29岁和77岁。可以从图表中观察到,患有心脏病的人位年龄小于健康人。...、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据 R语言中block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集...:贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMCMetropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用

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