Evaluation 第7页

Policy Evaluation收敛性、炼丹与数学家

完美的学习算法昨天和同学在群里讨论DRL里badcase的问题。突然有同学提出观点：“badcase其实并不存在，因为一些算法已经理论证明了具有唯一极值点，再加上一些平滑技巧指导优化器，就必然可以收敛。”当听到这个观点时，我是一时语塞。因为当前深度学习研究的最大问题就是，花了很大资源训练的千万参数神经网络根本不work，一切都白白浪费。因此才有NAS之类方法尝试根据一些训练初期的动力学性质调整结构

3A是个坏同志·2022-12-14 21:57

【mmdetection】SSD训练自己的VOC数据集注意事项

/mmdet/core/evaluation/class_names.py也需要将类别改为自己的数据集的类别。

H_Ben_Ben·2022-12-11 11:36

A Reliable Evaluation and a Reasonab》

DoPre-trainedModelsBenefitKnowledgeGraphCompletion?AReliableEvaluationandaReasonableApproach.(FindingofACL2022)论文开源代码-github提出背景预训练模型被证明可以从文本中获得真实的知识，这促使着基于PLM的知识图谱补全（Knowledgegraphcompletion,KGC）模型的提

沐神的小迷弟·2022-12-10 15:54

A Reliable Evaluation and

摘要近年来，预训练语言模型(PLMs)已被证明可以从大量文本中捕获事实知识，这鼓励了基于PLM的知识图完成(KGC)模型的建议。然而，这些模型在性能方面仍然远远落后于SOTAKGC模型。在这项工作中，我们发现了造成绩效不佳的两个主要原因:(1)评估设置不准确。封闭世界假设下的评价设置可能会低估基于plm的KGC模型，因为它们引入了更多的外部知识;(2)PLMs使用不当。大多数基于plm的KGC模型

小蜗子·2022-12-10 15:50

【模式识别】隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型（HMM）引言HMM模型定义模型两个假设HMM解决的三个基本问题1、Evaluation问题2、Learning问题3、Decoding问题Evaluation问题求解（前向算法和后向算法

阿珍爱上了阿强binz·2022-12-10 14:42

DANet代码复现

论文：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation项目：https://github.com/junfu1115/DANet/1.Evaluation项目的readme

微凉的衣柜·2022-12-09 21:38

泰坦尼克号预测结果分析报告

DataUnderstanding)采集数据导入数据查看数据集信息数据清洗(DataPreparation)数据预处理特征工程(FeatureEngineering)构建模型(Modeling)模型预估(Evaluation

郭苗苗772266·2022-12-09 18:16

Evaluation of Deep Learning Toolkits

找不到其他的markdown编辑器了，写毕业论文用，先放着吧原文地址：https://github.com/zer0n/deepframeworksAbstractInthisstudy,Ievaluatesomepopulardeeplearningtoolkits.Thecandidatesarelistedinalphabeticalorder:Caffe,CNTK,TensorFlow,T

小胖蹄儿·2022-12-09 02:41

【类增量学习综述】 Class-incremental learning：survey and performance evaluation

Class-incrementallearning：surveyandperformanceevaluation论文地址：摘要：介绍：相关工作：Task-incrementallearning：Onlinelearning：Variationalcontinuallearning：Pseudo-rehearsalmethods：类增量学习：通用类增量式学习设置：类增量学习的挑战：研究方法：实验评估

BIT可达鸭·2022-12-08 12:12

Mac安装Linux虚拟机

1、首先安装VMware链接地址：https://www.vmware.com/products/fusion/fusion-evaluation.html安装好后输入txt里的激活码2、下载linux

是阿俏同学吖·2022-12-07 19:03

flink sql之自定义UDF

标量函数的行为就是通过evaluation方法来实现的。evaluation方法必须定义为public，命名为eval。evaluati

不积跬步，无以致千里·2022-12-07 12:03

VMWARE PRO16 创建rentos7 linux 环境

isos/x86_64/2.VMwareWorkstationpro16软件：https://www.vmware.com/products/workstation-pro/workstation-pro-evaluation.html

聪明乖巧的小狮子·2022-12-07 04:44

为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗

本文将使用Ploomber并行执行我们的实验，并使用sklearn-evaluation生成图

deephub·2022-12-06 15:34

机器学习笔记只隐马尔可夫模型(三)求值问题——前向算法(Forward Algorithm)

本节将详细介绍使用前向算法(ForwardAlgorithm)对处理求值(Evaluation

静静的喝酒·2022-12-06 11:54

【信息检索与数据挖掘期末笔记】(二) IR Evaluation

文章目录测试集无序检索结果集合的评价Precision&RecallAccuarcy?F值有序检索结果评价方法二值相关（相关/不相关）Precision@K（P@K）MeanAveragePrecision（MAP）MeanReciprocalRank多级相关CG（累积增益）DiscountedCumulaiveGainNormalizedDiscountedCumulaiveGain测试集想要评

长命百岁️·2022-12-04 15:39

前端文件打包成electron桌面应用

、安装electron依赖到项目中npminstall--save-develectronyarnaddelectron--devpackage.json配置如下：{"name":"electron-evaluation

bigHead-·2022-12-04 15:07

强化学习（五）—— AlphaGo与Alpha Zero

模仿学习（BehaviorCloning）1.5策略网络依据策略梯度进行学习1.6价值网络训练1.7MonteCarloTreeSearch1.7.1Selection1.7.2Expansion1.7.3Evaluation1.7.4Backup1.8

CyrusMay·2022-12-03 19:03

sklearn Classification metrics

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics

Tao-Tao-Tao·2022-12-03 14:11

考试酷解析——A14_Precedence and Order of Evaluation-3

解析第七题：//WhatistheoutputofthisCcode?#includevoidmain(){doubleb=5%3&4+5*6;printf("%lf",b);}运算符的优先级是*=%>+>&,即是求2&34，得到2.0000

Kamenrider Justice·2022-12-03 11:53

论文阅读 CLIPScore: A Reference-free Evaluation Metric for Image Captioning

论文阅读CLIPScore:AReference-freeEvaluationMetricforImageCaptioningProblem：前人指标需要参考文本的问题Solution：采用CLIP来解决需要参考的问题Contribution:提出一种不需要参考文本的评价指标；提出一个reference增强指标RefCLIPScore；verifythatCLIP-Sissensitivetoad

Enabler_Rx·2022-12-02 21:12

CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation

CIDEr:Consensus-basedImageDescriptionEvaluation原文地址时间：2015Intro自动度量descriptionofanimage的困难提出了consensus-based的度量协议：CIDErApproach给定一副图片和一系列人给出的描述，我们的目标是估计candidate和大多数groundtruth的相似性直观来说，为了度量consensus，需

luputo·2022-12-02 20:47

抓取检测之Fast Graspability Evaluation（FGE）

算法比较麻烦，这里只记录不太好懂的地方来源：Y.Domae,H.Okuda,Y.Taguchi,K.SumiandT.Hirai,“Fastgraspabilityevaluationonsingledepthmapsforbinpickingwithgeneralgrippers,”2014IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(IC

千羽QY·2022-12-01 10:00

报错处理“TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. ......”

Traceback(mostrecentcalllast):File"evaluation.py",line81,inmetrics.update(labels=labels,preds=output)

进击的学徒·2022-12-01 08:33

【vMware16安装和win10镜像文件安装】

镜像vMware16安装1.下载进入Vmare官网下载最新版本官网:https://www.vmware.com/cn/products/workstation-pro/workstation-pro-evaluation.html2

叫我林仔·2022-12-01 05:02

【论文精读】Quality evaluation-based iterative seam estimation for image stitching

18岁小白想成大牛·2022-11-30 16:57

python sklearn metrics,在Python中sklearn.metrics.mean_squared_error越大越好(否定)？

通常,mean_squared_error越小越好.当我使用sklearn指标包时,它在文档页面中显示：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.htmlAllscorerobjectsfollowtheconventionthathigherreturnvaluesarebetterthanlowerreturnvalues

weixin_39792751·2022-11-29 01:59

python泰坦尼克号数据预测_Python机器学习预测泰坦尼克号乘客生存率（kaggle项目）...

DataUnderstanding)数据清洗(DataPreparation)特征工程(FeatureEngineering)获取相关系数(Correlation)构建模型(Modeling)模型评估(Evaluation

weixin_39943202·2022-11-27 21:30

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如

MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

2021-Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention

4.1Twins-PCPVT4.2Twins-SVT4.2.1Locally-GroupedSelf-Attention（LSA）4.2.2GlobalSub-SampledAttention（GSA）4.3ModelVariants5.Evaluation5.1Experiments5.2Ablat

小毛激励我好好学习·2022-11-26 18:32

论文浅尝 | Language Models (Mostly) Know What They Know

AI模型进行自我评估（self-evaluation），首先需要让语言AI在回答问题的时候校准（Calibration）自己的答案。校准就是让后验概率和经验概率相匹配，这样就可

开放知识图谱·2022-11-26 11:36

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：kge库【包含：TransE、TransH、ConvE、DistMult、ComplEx、TuckER、SimplE...】

LibKGEisaPyTorch-basedlibraryforefficienttraining,evaluation,andhyperparameteroptimizationofknowledgegraphembeddings

u013250861·2022-11-25 16:46

《HDMapNet：An Online HD Map Construction and Evaluation Framework》论文笔记

参考代码：HDMapNet1.概述介绍：在这篇文章中提出一种生成向量化高精地图（verctorizedHDmap）的方案，通过如IMU、GPS、Lidar等传感器数据融合可以生成全局的高精度定位信息，对于局部的信息是通过相机和Lidar实现的，其中最为关键便是行车过程中的车道信息。对于局部信息的获取方法是这篇文章的重点，其通过编码器处理环视图像和Lidar数据，之后将其映射到bev空间并引入时序得

m_buddy·2022-11-25 12:54

（pytorch进阶之路）Masked AutoEncoder论文及实现

文章目录1.导读2.论文地址3.代码实现思路3.1预处理阶段3.2Encoder3.3Decoder3.4finetuning3.5linearprobing3.6evaluation4.代码地址5.如何实现

likeGhee·2022-11-24 22:09

【论文阅读】An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

1.摘要一般而言，序列模型与循环网络（recurrentnetworks）关系紧密(由于RNN的循环自回归结构能较好地表达出时间序列)。而传统的卷积网络（convolutionalnetworks）由于卷积核大小的限制，对于长时间的依赖信息不能较好地抓取。但是，研究发现，一些特殊的卷积神经网络模型在音频合成、机器翻译等任务上效果比递归神经网络更好。那么，对于一个新的任务，怎么选取网络结构呢？本文使

Sarielllll·2022-11-24 13:56

ACL 2018 Highlights： Understanding Representations and Evaluation in More Challenging Settings

Youareusinganoutdatedbrowser.Pleaseupgradeyourbrowsertoimproveyourexperience.Iattendedthe56thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics(ACL2018)AccordingtoChrisManning,2017wastheyearofth

SunJackson·2022-11-24 01:26

使用cocoapi遇到的坑及爬坑记录

，数据类型不匹配问题二：模型评估阶段，读取预测结果时传的列表为空近期在做基于coco数据集的实验，这两天又幸运地薅到了实验室一台服务器，搬运一波代码配好环境之后发现在服务器上使用coco自带的api做evaluation

邦戈栗子·2022-11-23 14:27

论文阅读笔记：(2022) Delving into the Devils of Bird‘s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe

paper:https://arxiv.org/abs/2209.05324code:GitHub-OpenPerceptionX/BEVPerception-Survey-Recipe:AwesomeBEVperceptionpapersandcookbookforachievingSOTAresults一、主要贡献1.对于近年来BEV感知进行全面回顾，包含一些高层级的逻辑和一些深入的细节；2.

chaoqinyou·2022-11-23 13:30

边缘检测评估：matlab程序在自己的数据集上进行AP、OIS、ODS评估

最近在复现《DeepCrack》论文的程序，苦恼于找不到他文章中的evaluation代码，花费大量时间寻求解决，终于有了一些进展，故记录于此，希望能够帮助到有需要的人。

李白和野猪·2022-11-22 13:10

evaluation---sift,orb,surf,BRISK代码评估(opencv-contrib-python==3.4.1.15)--和matplotlib画画

参考:重复率评估指标:codeOpenCV实践之特征点评估代码解析_AutoDeep的专栏-CSDN博客特征点的匹配正确衡量标准与量化_Jack_Sarah的博客-CSDN博客刚开始找了一个代码:https://github.com/jckruz777/Computer_Vision/blob/master/Proyectos/Proyecto_01/keypointsStillImageTrac

知识在于分享·2022-11-22 10:03

复现HAT: Hierarchical Aggregation Transformers for Person Reid ICCV21

www.liangzheng.org/Project/project_reid.html或者：DukeMTMC-reID：https://github.com/layumi/DukeMTMC-reID_evaluation2

行走的人参·2022-11-22 09:24

二值mask图像 + RGB原图生成可视化分割结果；从二值mask获取分割轮廓点

importcv2importnumpyasnpfromtqdmimporttqdmfromPILimportImagefrompathlibimportPathimage_root=Path('data/leftImg8bit/test/qdu')mask_root=Path('evaluation_logs

DongHappyyy·2022-11-21 21:37

查看会议或期刊在CCF中的级别（几类会议、A/B/C）

筛查的方式如下：标题为会议的名称：如AAAI搜索内容中的url中有Academic_Evaluation字样一般这样的内容为我们想要找的内容，如上图箭头指示。

KyrieLiu52·2022-11-21 04:42

Practical Evaluation of Adversarial Robustness via Adaptive Auto Attack

对抗攻击的防御模型显著增长，但缺乏实用的评估方法阻碍了进展。评估可以定义为：在给定迭代次数和测试数据集的情况下寻找防御模型的鲁棒性下限。一种使用的评估方法应该是方便的（即无参数的）、高效的（更少的迭代）、可靠的（接近稳健性的下限），针对这个目标，我们提出了一种无参数自适应自动攻击（）。自适应自动攻击由自适应方向初始化（ADI）和在线统计丢弃策略（OSD）组成。ADI策略可以加快评估速度，DSD可以

你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

python 评论分析_python分析评论内容是积极的还是消极的(应用朴素做分词处理及情感识别)...

】1.应用朴素贝叶斯算法，对Content数据集进行分类1）对数据进行清洗2）基于给定的词库和停止词，进行文本切词3）建立NB模型【实例截图】【核心代码】importpandasaspd#读入评论数据evaluation

weixin_39769627·2022-11-20 19:33

BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation

bleu是用来衡量机器翻译结果好坏的指标最初的版本：使用累加器计算candidate中词在reference中出现词的次数，除以总次数称为precision但可能会出现以下情况：此时显然这个计算方法是存在bug的改良版：可以解决大部分问题但是所以加入短句惩罚此处定义一个概念,当candidatedoc长度等于任何一个referencedoc的长度的时候,我们称此时为最佳匹配,此时不需要对翻译的结果

SIyu Gong·2022-11-20 16:04

NMT十篇必读论文（十）BLEU：a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation

原文链接：https://www.jianshu.com/p/15c22fadcba5BLEU(BilingualEvaluationUnderstudy)isanalgorithmforevaluatingthequalityoftextwhichhasbeenmachine-translatedfromonenaturallanguagetoanother.Qualityisconsidere

ylyyyy·2022-11-20 16:34

[文献阅读] Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation

Bleu:aMethodforAutomaticEvaluationofMachineTranslationAuthor:KishorePapineni,SalimRoukos,ToddWard,Wei-JingZhuIBMResearchDivisionThomasJ.WatsonResearchCenterP.O.Box218YorktownHeights,NY10598本文主要内容：1、机器

战辉·2022-11-20 16:33

[ THUNLP-MT (2/10) ] BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation | NIST

本文讨论BLEU评价指标的主要原理。原论文由IBM发表于ACL’02，是老生常谈的一篇论文了。BLEU指标如今经常在机器翻译任务的评价中使用。(被引用8924次。)此外，本文还讨论BLEU的变种，NIST评价指标。BLEU原论文传送门BLEU:aMethodforAutomaticEvaluationofMachineTranslationNIST原论文传送门AutomaticEvaluation

只眷恋两小无猜·2022-11-20 15:56

【论文笔记】BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation

BLEU的意义在计算语言学的研究实验中，研究者希望能实时对机器翻译的质量进行评估（可能每天甚至没几个小时进行一次），而人工翻译评估是无法满足这一需求的，因此机器翻译研究受到了这一瓶颈的限制，难以有所突破。BLEU作为一种自动翻译评估方法，目的是解决这一问题。BLEU的全拼（BilingualEvaluationUnderstudy）BLUE原理核心思想：机器翻译和人工翻译的越接近越好实现方法：定义

烫烫烫烫的若愚·2022-11-20 15:21

相似度系列9: unify USR: An Unsupervised and Reference Free Evaluation Metric for Dialog Generation

USR:AnUnsupervisedandReferenceFreeEvaluationMetricforDialogGeneration模型特点：multiplemodelvariantsresponse,r,conditionedondialogcontext,c,andfact,f.TheinputtothetransformeristheconcatenationofcandfDiffer

等景，不如找景·2022-11-20 15:17

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