ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性...有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。...（正确标记的数据叫做ground truth） 标注数据2 ( (84,162,86) , 1)，其中x =(84,162,86), t = 1 。...(这里训练数据标记错误)这里标注数据1是ground truth， 而标注数据2不是。预测数据1 y = -1 预测数据2 y = -12....（改为ground truth）这里标注数据1和2都是ground truth。预测数据1 y = -1 预测数据2 y = -1
本文中，我们提出了命名为的VS3D弱监督3D目标检测框架，该方法不使用任何带有ground truth的 3D边界盒，就可以训练点云三维物体检测器。
题意：该题主要说几个同学分别说出自己的名次所处区间，最后输出可能存在的未说谎的人数及对应的学生编号，而且要求字典序最大。 思路：刚刚接触匈牙利算法，了解的还不...
from sklearn import datasets from sklearn import cluster blobs, ground_truth = datasets.make_blobs(1000...new_ground_truth = ground_truth.copy() new_ground_truth[ground_truth == 0] = 2 new_ground_truth[ground_truth...== 2] = 0 for i in range(3): print (kmeans.labels_ == new_ground_truth)[ground_truth == i] .astype...: 这里有一个未正则化的得分 metrics.mutual_info_score(ground_truth, kmeans.labels_) 0.9108190106264438 These are...扩展阅读 One cluster metric we haven't talked about yet and one that is not reliant on the ground truth is
匈牙利算法是一种基于分类和回归的组合损失，用于寻找Ground truth和预测之间的匹配。...匈牙利算法通过最小化全局损失来优化Ground truth与目标查询之间的一对一匹配。...具体来说，OTA是一个探索如何将检测框与Ground truth相匹配的公式。该公式将Ground truth作为供应者提供分配配额，将检测框作为需求方寻求分配。...数学上，假设在一幅图像中有m个Ground truth，每个Ground truth都提供了 的赋值，这些赋值称为units。...根据OTA中的动态k估计方法，本文的工作基于预测和Ground truth之间的IoU动态估计k值。在该策略中，选择每个Ground truth的Top-q IoU值，并将其求和作为k值的估计。
，纵轴表示Mask IoU的值；左图和右图分别表示预测mask大于ground truth mask和预测mask小于ground truth mask的情况。...2.2 Trimap IoU Trimap IoU只在ground truth mask的边界处计算IoU，因此该指标不是对称的，即交换ground truth mask和预测mask会得到不同的Trimap...Dilation表示预测mask大于ground truth mask；Erosion表示预测mask小于ground truth mask。...从上图中可以看出，对于不同尺寸的物体，当预测mask大于ground truth mask时，Trimap IoU的值普遍高于预测mask小于ground truth mask的情况。...上面的公式可表示如下： 图中的上半部分表示ground truth mask和预测mask，其中蓝色和橘黄色分别表示ground truth mask和预测mask中与它们轮廓距离不大于的像素。
(bottleneck) ground_truths.append(ground_truth) return bottlenecks, ground_truths #获取全部的测试数据...(bottleneck) ground_truths.append(ground_truth) return bottlenecks, ground_truths def...cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=ground_truth_input)...: validation_ground_truth}) print('Step %d: Validation accuracy on random sampled %d...test_bottlenecks, test_ground_truth = get_test_bottlenecks( sess, image_lists, n_classes,
在分子中，我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域；分母是并集区域，是预测框和ground-truth所包含的总区域。重叠区域和并集区域的比值，就是IoU。...图中绿色框为Ground-truth bounding box，红色框为预测框，我们的目标是计算它们的IoU。 2....因此，我们需要定义一个评估指标，奖励那些与ground-truth匹配较好（重叠较大）的预测框。...具体来说，给定预测的边界框（红色）与ground-truth（绿色），也就是我们训练好模型的输出与真实label，我们用IoU指标来评估模型的好坏。...为了计算分母，我们首先需要计算出预测框和ground-truth的区域（第13和14行）。
这些chips主要分为 个类别： 「positive chips」 这些chips包含「Ground Truth」。...假设一个区域的范围是 ， ，其中 ，表示尺度， 表示对于尺度 来说，哪些尺寸范围的「ground truth box」 才可以被选中选进chip，在 表示范围内的「ground truth box...」集合用 表示，每个chip都希望可以尽可能多的包含「ground truth box」 ，而且只有当某个「ground truth box」 完全包含在一个chip中才说明该chip包含了这个「ground...而右边图是这 个Chips的具体内容，其中绿色实线框表示对于该chip来说有效的ground truth，而红色实线框表示对该chip而言无效的ground truth。...因为不同scale图像的 范围有重叠，所以一个ground truth box可能会属于不同尺度的多个chip中，而且同一个「ground truth box」在同一个尺度中也可能属于多个chip。
在软件开发中，Single Source of Truth (SSOT) 是一个重要的概念，它的核心理念是在系统或组织中有一个主要的数据源或系统，所有的信息都是从这个主要源获取和更新的。...特别是在外企的软件开发团队里，Single Source of Truth 这个术语使用的频率更高。
'](func=ground_truth "'path', 'ground_truth'") .runas_op['predicts', 'top1'](func=lambda x: x...', 'top1'](name='top1' "'ground_truth', 'top1'") .evaluate['ground_truth', 'top3'](name='top3...' "'ground_truth', 'top3'") .evaluate['ground_truth', 'predicts'](name='top5' "'ground_truth'...'](func=ground_truth "'path', 'ground_truth'") .runas_op['predicts', 'top1'](func=lambda x: x[:..."'ground_truth', 'top3'") .evaluate['ground_truth', 'predicts'](name='top5' "'ground_truth', 'predicts
{IoU}\left(p_i, g_i\right) 除了常用\alpha=5时的DPR表示Precision rate外，还有少数用下面的方法计算Precision： 以上评估方式一般都是用ground-truth...在一个图片/视频序列中，每个跟踪算法从不同的帧作为起始进行追踪（比如分别从第一帧开始进行跟踪，从第十帧开始进行跟踪，从第二十帧开始进行跟踪等），初始化采用的bounding box即为对应帧标注的ground-truth...由于有些算法对初始化时给定的bounding box比较敏感，而目前测评用的ground-truth都是人工标注的，因此可能会对某些跟踪算法产生影响。...因此为了评估这些跟踪算法是否对初始化敏感，作者通过将ground-truth轻微的平移和尺度的扩大与缩小来产生bounding box。...平移的大小为目标物体大小的10%，尺度变化范围为ground-truth的80%到120%，每10%依次增加。最后取这些结果的平均值作为SRE score。
而实际情况是即使是在训练集上，翻译模型也不能每次都输出 GroundTruth 词语作为翻译，甚至有时候 Ground Truth 词语的概率很小，但是，0-1 分布将所有的概率分布仅通过 Ground...算法框架整体概括图如下所示： 图中 Evaluation Decoder 即论文所提出的评估解码器，该解码器将 Transformer 的翻译解码器的输出、编码器的输出和 Ground Truth 三部分作为输入...作为翻译模块，它的交叉熵损失为： 对于评估模块，它生成的翻译和 Ground Truth 之间的损失为： 作为增加的额外 loss，它代表着评估模块对翻译模块的指导。...这个损失也就是： 有了这个损失，如果生成的词恰好是 Ground Truth，那么翻译模块在 Ground Truth 的概率分布会更清晰，如果不是，那翻译模块会倾向于用评估模块给出的更高的置信度来加强翻译...数据如下： 为了证明论文方法是在流利度和忠实度两个方面进行的提升，论文计算了提出的方法和基线模型生成的译文的 n-gram 值，以及译文的 Embedding 和 Ground Truth 的 Embedding
ground truth box还有段距离，训练的目的是保证default box的分类confidence的同时将prior box尽可能回归到ground truth box。...Fig.3 positive and negtive sample VS ground_truth box 1.正样本获得 我们已经在图上画出了prior box，同时也有了ground truth，那么下一步就是将...2.负样本获得 在生成一系列的 prior boxes 之后，会产生很多个符合 ground truth box 的 positive boxes（候选正样本集），但同时，不符合 ground truth...总之，回归部分的loss是希望预测的box和prior box的差距尽可能跟ground truth和prior box的差距接近，这样预测的box就能尽量和ground truth一样。 ?...训练过程中的 prior boxes 和 ground truth boxes 的匹配，基本思路是：让每一个 prior box 回归并且到 ground truth box，这个过程的调控我们需要损失层的帮助
loss_cal(a, b): result = (a - b) / float(a) return result print '以 二值化结果 作为 预测值， 标注框结果 作为 ground_truth...= {:>.3f}, F1 = {:>.3f}'.format(P, R, F1).encode('gb18030') print print '以 标注框结果 作为 预测值， 二值化结果 作为 ground_truth..., red_pixels) loss = loss_cal(truth, predict) print '实际 横截面区域 占图像 {:>.3f}， 预测值为 {:>.3f}， 损失比例为 {:>.3f...查全率 R = {:>.3f}, F1 = {:>.3f}'.format(P, R, F1).encode('gb18030') 打印结果： 以 二值化结果 作为 预测值， 标注框结果 作为 ground_truth...0.836， 预测值为 0.948， 损失比例为 -0.135 查准率 P = 0.875, 查全率 R = 0.993, F1 = 0.930 以 标注框结果 作为 预测值， 二值化结果 作为 ground_truth
如图所示，对于predicted mesh上的某一点x，在计算误差时需要找到ground-truth scan上的对应点，若通过点到平面的最近距离建立对应关系，则可能为y1。...对应关系的建立：在局部对齐的基础上，我们需要建立ground-truth scan某一区域上的每一个点与predicted mesh之间的对应点并计算两者的误差。...(bICP)在ground-truth scan上找到的对应点与真实的嘴部关键点的差异，可以发现，我们的方法建立的关键点与真实的关键点更加接近，因此这时的误差最能体现真实的相似性。...从表2来看，我们的对齐结果通过ground-truth的对应点计算得到的误差与真实的误差更为接近，而全局的对齐策略则导致误差与真实误差不匹配。...对于先前的评价方法，我们从两个方向(即ground-truth scan的每个点与predicted mesh建立对应关系，以及predicted mesh每个点与ground-truth scan建立对应关系
参数box: 元组或者数据，代表ground truth的长宽。...参数clusters: 形如(k,2)的numpy数组，其中k是聚类Anchor框的个数 返回：ground truth和每个Anchor框的交并比。...truth框，其中r是ground truth的个数 参数k: Anchor的个数 参数dist: 距离函数 返回值：形状为(k, 2)的k个Anchor框 """...# 即是上面提到的r rows = boxes.shape[0] # 距离数组，计算每个ground truth和k个Anchor的距离 distances = np.empty...((rows, k)) # 上一次每个ground truth"距离"最近的Anchor索引 last_clusters = np.zeros((rows,)) # 设置随机数种子
右边一整个矩形中的数表示 ground truth 之中为 0 的数据。精度 precision 的计算是用检测正确的数据个数 / 总的检测个数。...召回率 recall 的计算是用检测正确的数据个数 / ground truth之中所有正数据个数。...对于目标检测，我们通常设置一个 iou 的阈值来表示是否检测正确，也就是一个检测 box 和相应目标的 ground truth 的 iou 超过一定的阈值，并且分类正确则认为检测到一个正确的目标。...truth为difficult就忽略 if not R['difficult'][jmax]: # 如果对应的最大重叠度的ground...# 该图片中没有对应类别的目标ground truth或者与所有ground truth重叠度都小于阈值 else: fp[d
After asking all the students, the teacher found that some students didn’t tell the truth....Because the teacher thinks most of his students are honest, he wants to know how many students told the truth...Output a single number in the first line, which means the number of students who told the truth at most...In the second line, output the students who tell the truth, separated by a space.
下图中横轴表示物体面积，纵轴表示Mask IoU的值；左图和右图分别表示预测mask大于ground truth mask和预测mask小于ground truth mask的情况。...对于不同尺寸的物体，由ground truth mask得到预测mask时进行的腐蚀和膨胀程度保持恒定： 可以看出： 对于小尺寸物体，scale error造成Mask IoU值较低；...计算公式： 上式中的Gd表示与ground truth mask的轮廓距离不大于的像素集合，Pd表示与预测mask的轮廓距离不大于的像素集合。...loss比较： 其他各种分割loss都有明显缺陷（“Symmetric”表示交换ground truth mask和预测mask是否会改变测量值；“Insensitivity”表示该方法对哪种错误类型不敏感
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