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目标检测中的NMS，soft NMS，softer NMS，Weighted Boxes Fusion

NMS非最大值抑制算法，诞生至少50年了。在经典的两阶段目标检测算法中，为了提高对于目标的召回率，在anchor阶段会生成密密麻麻的anchor框。所以在后处理的时候，会存在着很多冗余框对应着同一个目标。因此NMS就是后处理中去除冗余框的必不可少的步骤。NMS算法的具体流程：输入boxes，scores，iou_thresholdstep-1：将所有检出的output_bbox按clsscore划

practical_sharp·2023-06-18 11:11

Weighted Boxes Fusion

ensemblingboxesforobjectdetectionmodels1简介文章地址https://arxiv.org/abs/1910.13302，对应的github代码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion2

qq_41131535·2023-06-18 11:11

CVPR2021目标检测 | Weighted boxes fusion（附github源码及论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是计算机视觉系统中的一项关键任务，在自动驾驶、医学成像、零售、安全、人脸识别、机器人技术等领域都有广泛的应用。目前，基于神经网络的模型被用于对特定类目标的实例进行定位和分类。长按扫描二维码关注我们回复“WBF”获取论文及Github代码1、动机&摘要当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究

计算机视觉研究院·2023-06-18 11:10

CVPR2021目标检测佳作 | Weighted boxes fusion（附github源码及论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是计算机视觉系统中的一项关键任务，在自动驾驶、医学成像、零售、安全、人脸识别、机器人技术等领域都有广泛的应用。目前，基于神经网络的模型被用于对特定类目标的实例进行定位和分类。长按扫描二维码关注我们回复“WBF”获取论文及Github代码最近我们创办“计算机视觉研究院”企业微信学习群&

计算机视觉研究院·2023-06-18 11:40

【论文阅读】Weighted Boxes Fusion（WBF）模型融合原理解读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf代码地址：GitHub-ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion:Setofmethodstoensembleboxesfromdifferentobjectdetectionmodels

小李AI飞刀^_^·2023-06-18 11:08

模型特征调优中的 Scoring 选择

通常模型用的最多的还是F1和ROC-AUC，但是在多分类下，选择roc_auc或者f1作为分类器的scoring标准就会报错，而需要使用f1_weighted比较合适。

Midorra·2023-06-07 16:55

一致性hash算法

一致性哈希算法原理和实现在做服务器负载均衡时候可供选择的算法有很多，包括：轮循算法（RoundRobin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（LeastConnection）、响应速度算法（ResponseTime）、加权法（Weighted

爱码士_0543·2023-04-19 18:33

keras中compile方法的 loss 和 metrics 区别

defcompile(self, optimizer='rmsprop', loss=None, metrics=None, loss_weights=None, weighted_me

Miss_Bueno·2023-04-16 20:25

keras中model.compile()基本用法

compile参数介绍model.compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics

Paul-Huang·2023-04-16 20:18

Python 简单的文本关键词提取

importpynlpirdefget_nlpirkeywords(content):top_num=5pynlpir.open()key_words=pynlpir.get_key_words(content,weighted

凝紫暮·2023-04-08 16:11

带加权的贝叶斯自举法 Weighted Bayesian Bootstrap

在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap，今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法（Bayesianbootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽

deephub·2023-04-04 21:03

NMS系列(NMS,Soft-NMS,Weighted-NMS,IOU-Guided NMS,Softer-NMS,Adaptive NMS,DIOU NMS,Cluster NMS)

文章目录NMSConvNMS(2016)Soft-NMS(2017)Weighted-NMS(2017)IOU-GuidedNMS(2018)PureNMSNetwork(2017)SofterNMS(

zyw2002·2023-04-04 21:01

Algorithm | Interval Scheduling and Weighted Interval Scheduling

IntervalScheduling问题描述：已知n个工作的开始时间和结束时间，求一个工作的子集，使得子集内的工作时间不重叠，且子集包含的工作个数最多。Idea:贪心算法，在时间不重叠的前提下，每一步找到最早结束的工作。(证明)算法如下：WeightedIntervalScheduling问题描述：已知n个工作的开始时间，结束时间和权重(weight)，求一个工作的子集，使得子集内的工作时间不重叠

shawn233·2023-03-24 19:17

lecture3 locally weighted & logistic regression

locallyweightedregression:terminologys:parametriclearning:有具体的参数θ，和数据多少无关(比如线性回归)。non-paramatriclearning:没有具体的参数，需要的内存会线性增长。如果是一个曲线，如何进行拟合？线性回归可能误差很大，当然可以采用featureselection选择二次或者三次函数指数函数这样的进行拟合，但是曲线变的

SUFE ctrl_F·2023-02-27 18:13

加权协方差矩阵(weighted covariance matrix)

国内完全没一个有用的，这里给出了加权协方差矩阵计算函数。用的时候可以将权重先归一化。defweighted_cov(values,weights):"""Computesaweightedcovariancematrix:paramvalues:thearrayofvalues:paramweights:arrayofweightsforeachentryofthevalues:returnssi

萌新待开发·2023-02-22 13:53

Nginx配置负载均衡和反向代理

1.负载均衡Nginx的负载均衡算法有以下几种：round-robin，least-connected，ip-hash，weighted，backup。

Karl90·2023-02-17 07:49

keras中的compile()

用于配置训练模型compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics

假面308·2023-02-06 21:48

SVM二分类和多分类问题的关键指标（二）

上一篇中讲到的二分类问题关键指标（precision、recall、accuracy、F1-score）和多分类问题关键指标（Macro-average、Micro-average、Weighted-average

努力学习的心子·2023-02-06 17:12

负载均衡算法1--轮询

轮询算法分为简单轮询(Round-Robin)和加权轮询(Weighted-Round-Robin)。

打酱油的葫芦娃·2023-02-05 03:33

联邦持续学习——Federated Weighted Inter-client Transfer(FedWeIT)

联邦持续学习的目的联邦持续学习意在将联邦学习和持续学习相结合，以解决“每个客户端从私有本地数据流中学习一系列任务，不同客户端之间也可以互相借鉴彼此已有的知识以增强自身的学习效果”的场景，目前这方面的研究还很少。联邦持续学习的挑战和持续学习类似的，联邦持续学习也面临“灾难性遗忘”；此外，由于不同客户端训练的任务可能存在很大的差别，联邦持续学习训练过程中每个客户端还面临“来自其他客户端的干扰”；再者，

联邦学习小白·2023-02-04 11:51

Locally Weighted Regression

简单回顾一下线性回归。我们使用了如下变量：\(x\)—输入变量/特征；\(y\)—目标变量；\((x,y)\)—单个训练样本；\(m\)—训练集中的样本数目；\(n\)—特征维度；\((x^{(i)},y^{(i)})\)—第\(i\)个训练样本。在接下来的内容中，仍沿用这些标识。我们给定的模型假设为：\begin{equation}h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x

weixin_30685047·2023-02-02 12:29

accuary、micro 、macro、weighted F1-score

目录1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【1】：2.机器学习Micro-F1和Macro-F1详解【2】1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【1】：多分类中accuary与microF1-score的恒等性_da_kao_la的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/da_kao_la/article/details

yimenren·2023-01-26 22:15

多分类评估指标计算

文章目录混淆矩阵回顾Precision、Recall、F1回顾多分类混淆矩阵宏平均（Macro-average）微平均（Micro-average）加权平均（Weighted-average）总结代码混淆矩阵回顾若一个实例是正类

WGS.·2023-01-26 15:26

R语言进行复杂抽样设计（Survey-Weighted）logistic回归列线图-Cindex-ROC-校准曲线绘制-外部验证

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：对于

天桥下的卖艺者·2023-01-20 09:05

Diffusion-weighted in MRI 学习笔记（二）

最近准备写一篇纤维束的文章，于是重新回顾了我之前做的笔记。其实上一份关于弥散像的学习笔记已经很详细了，基本科普了大致的流程。这个笔记（二）主要是记录一些补充性的知识，以及我的个人体会。所有这些笔记或多或少都会有些知识的遗漏，毕竟我也不是专业弄这个方向的。我建议要着手这方面的同学，去看看官方文档，获取更详细的知识。MRtrix3官方文档地址：https://mrtrix.readthedocs.io

clancy_wu·2023-01-12 21:38

[2017NIPS]Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation 论文笔记

分类是做了一个weighted交叉熵

机器就不学习·2023-01-12 13:34

《NDT-LOAM: A Real-Time Lidar Odometry andMapping With Weighted NDT and LFA》深大学生

Abstract激光雷达同时定位和建图（Lidar-SLAM）从激光雷达上处理点云，并完成定位和建图。激光激光通常分为前端里程计和后端优化，可以并行运行以提高计算效率。前端里程计通过处理点云来估计激光雷达的运动，在点云配准中通常采用正态分布变换（NDT）算法。为了减少累积误差，本文提出了一种加权NDT结合局部特征调整（LFA）来处理点云，提高计算精度。根据范围的值及其表面特征对NDT栅格进行加权，

avenger_fang·2023-01-10 19:30

Halcon第一个案例学习简单的条码识别案例

狗蛋啊狗蛋的博客-CSDN博客跟着大佬尝试实现条码的识别步骤解析read_image(Image,‘pzlimages/barcode’)读取到图像信息rotate_image(Image,Image,180,‘weighted

m0_57097042·2023-01-10 12:57

论文阅读笔记--Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer

本文提出了一种新的场景，联邦学习（FL）的每个client各自执行一系列的持续学习（ContinualLearning）任务，为了说明这个场景的实际意义，文章给出了这样一个场景：若干个医院要通过一个联邦学习框架交流自己的知识，每个医院的模型都在进行自己的一系列的疾病预测任务。作者以一个持续学习算法（AdditiveParameterDecomposition，APD）为基础，加上了client之间

Shawn2134123·2023-01-10 11:10

最优传输论文（二十四）：Reliable Weighted Optimal Transport for Unsupervised Domain Adaptation论文原理

目录前言摘要1.Introduction2.Relatedwork3.ReliableWeightedOptimalTransport3.1.ShrinkingSubspaceReliability3.2.WeightedOptimalTransport3.3.DiscriminativeCentroidExploitation3.4.Training4.实验4.1.设置4.2.实施细节4.3.R

CtrlZ1·2023-01-07 22:52

最优传输论文（二十九）：Re-weighted Adversarial Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文原理

文章目录前言摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.MatchingFeatureDistributionusingAdversarialTraining（使用对抗性训练匹配特征分布）2.2.MatchingFeatureDistributionusingOT2.3.实例重新加权方案3.Model3.1.OptimalTransportinAdversarialTrain

CtrlZ1·2023-01-07 22:52

最优传输论文（七）Reliable Weighted Optimal Transport for Unsupervised Domain Adaptation

前言在开始今天的论文讲解之前，首先提出几个问题：1.为什么决策边缘的样本容易被错误传输？边缘样本的特征和多个类别的源域样本的特征接近，很有可能负迁移。即决策边缘的样本与源域样本建立了错误的联系，被分到了错误的类；也就是在耦合矩阵中不应该建立传输的样本间建立了传输。2.如何找到决策边缘样本？3.如何衡量样本转移的准确度？本文主要计算三个值，基于SSR的加权最优传输损失Lg，判别质心损失Lp,以及最传

shawchan9·2023-01-07 22:46

PyTorch——激活函数

mp.weixin.qq.com/s/irha7DB2l0GfdAJdsPXlMAhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#non-linear-activations-weighted-sum-nonlinearityhttps

cqu_shuai·2023-01-06 11:43

多分类f1分数_多分类的评价指标PRF（Macro-F1/MicroF1/weighted）详解

也许是由于上学的时候一直搞序列标注任务，多分类任务又可以简化为简单的二分类任务，所以一直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯~前言PRF值分别表示准确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1-score)，有机器学习基础的小伙伴应该比较熟悉。根据标题，先区别一下“多分类”与“多标签”：多分类：表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有

真实故事计划·2023-01-05 19:30

sklearn中精确率、召回率及F1值得micro，macro及weighted算法

为什么要用精确率和召回率有这样一个训练集，1000个人参加了结直肠癌CRC的检测，实际有0.5%的人得了CRC（即5个人）。用神经网络算法得到检测这样一个训练集能达到99%的准确率。从数值上判断该算法是不错的，因为只有1%的误差。那么我们是否能应用该算法进行实际生产呢？这是不能的。因为如果误判一个人，对该人造成的影响是巨大的。如果不使用算法，直接预测这1000个人全没有得CRC，发现只有0.5的误

sweettea~·2023-01-05 19:25

sklearn.metrics.accuracy_score/precision_score/recall_score、micro/macro/weighted(准确率、召回率)

总结：假设原始样本中有两类，其中：1：总共有P个类别为1的样本，假设类别1为正例。2：总共有N个类别为0的样本，假设类别0为负例。经过分类后：3：有TP个类别为1的样本被系统正确判定为类别1，FN个类别为1的样本被系统误判定为类别0，显然有P=TP+FN；4：有FP个类别为0的样本被系统误判断定为类别1，TN个类别为0的样本被系统正确判为类别0，显然有N=FP+TN；比如：trueY=[1,1,2

吾说·2023-01-05 10:00

#机器学习 Micro-F1和Macro-F1详解

micro-F1和macro-F1详解摘要micro-F1：macro-F1：weighted-F1调参 2022.04.06修改了二分类F1的表述错误，增加了macro和micro的权重倾向 2021.12.21

Troye Jcan·2023-01-05 08:31

机器学习系列-Locally weighted linear regression(2)

机器学习这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点滴，

哇小明·2023-01-04 18:04

局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

我们先看一组图片：这是给出一组实数输入x∈Rx\in\Bbb{R}x∈R后，对目标函数y的估计。最左边的图用y=θ0+θ1xy=\theta_0+\theta_1xy=θ0+θ1x去拟合数据。但我们看到大部分训练样本并不在这条直线上，拟合的效果不好。中间的图改用y=θ0+θ1x+θ2x2y=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2y=θ0+θ1x+θ2x2来拟合数据情况就好很多

y小川·2023-01-04 18:01

局部线性回归（Locally Weighted Linear Regression）

线性回归：利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。与感知器学习类似，不过回归的目的是预测数值型的目标值。求得回归系数，即得出模型。简单的线性回归有可能出现欠拟合的现象，这是由于数据表现不是线性的，这时线性回归得不到很好的预测结果。局部加权线性回归：不做定义，只做比较。增加的局部加权，类似KNN的思想，离待遇测点距离越近的点，权值越大，近似得到预测

飞飞小鱼L·2023-01-04 18:01

局部加权线性回归算法(Locally Weighted Linear Regression)及相关案例

局部加权线性回归算法(LocallyWeightedLinearRegression)及相关案例大家好，我是W这次讲线性回归，之前有说逻辑回归（LogisticRegression），虽然逻辑回归负责分类，可是在数据到达二值函数之前的逻辑都是线性回归的逻辑，所以这两个回归是十分相似的。这篇文章的顺序是：1、线性回归算法原理2、最小二乘法和算法评估标准3、案例1-简单数据集标准线性回归4、案例2-简

我一拳打弯你A柱·2023-01-04 18:59

机器学习:局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression)

线性回归先复习一下线性回归的损失函数：我们的目标是使该函数最小，用矩阵表示为：对参数w求导得：令上式等于0可估计出回归系数w得最优解：但线性回归往往容易欠拟合，除了使用更复杂得函数拟合，还可以使用局部加权线性回归(locallyweightedlinearregression)局部加权线性回归(LWLR)在该算法中我们给待预测点附件得每个点赋予一定的权重，即在计算时我们更关注附近的数据，离的远的数

JiYH·2023-01-04 18:59

'Graph' object has no attribute 'add_weight_edges_from'

python2是add_weight_edges_from()，python3改成了add_weighted_edges_from()

iteapoy·2023-01-02 20:05

如何在mmsegmentation中修改loss函数

装饰weighted_loss器使每个元素的损失得以加权。im

小刺猬69·2023-01-02 09:21

Weighted Logistic Regression和Youtube时长预估

前段时间阅读了youtube的经典论文《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》，其通过weightedLR来实现时长预估，在其原文中对实现的描述非常短，大概意思是在损失函数中，对正例（点击）的交叉熵项，添加观看时长作为权重，会使得LR预估的odds=能代表观看时长，即可以表示对观看时长的预估，这篇论文很多博文都分析烂大街了，但对于weightedL

tostq·2022-12-28 10:30

【解决问题】python编译报错 Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting

Targetismulticlassbutaverage=‘binary’.Pleasechooseanotheraveragesetting,oneof[None,‘micro’,‘macro’,‘weighted

君琴·2022-12-25 04:07

解决sklearn.metrics指标报错ValueError: Target is multiclass but average=‘binary‘. Please choose anothe...

Targetismulticlassbutaverage='binary'.Pleasechooseanotheraveragesetting,oneof[None,'micro','macro','weighted

呆萌的代Ma·2022-12-25 04:36

【ValueError: Target is multiclass but average=‘binary‘. Please choose another average setting, one 】