在统计学习角度,Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数,它相比均方误差来说,它对异常值不敏感.常常被用于分类问题上. 下面先给出Huber函数的定义: 这个函数对于小的a值误差函数是二次的,而对大的值误差函数是线性的.变量a表述residuals,用以描述观察值与预测值之差:,因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式: Huber loss (green, ) and squared error loss (blue) as a function of  两个最常用的损失函数是平方损失…

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪 Recurrent Neural Networks RNN 行人跟踪 读"G.L. Masala, et.al., 2D Recurrent Neural Networks for Robust Visual Tracking of Non-Rigid Bodies, EANN 2016, CCIS 629, 18-34"笔记 首先给一些介绍Recurrent Neural Network比较好的材料: 深度循环神经网络与LSTM模型 理解LSTM网络…

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进…

鲁棒局部加权回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 算法参考文献: (1) Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots (Willism_S.Cleveland) (2) 数据挖掘中强局部加权回归算法实现 (虞乐,肖基毅) R实现 #Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部…

鲁棒图与系统需求分析 鲁棒图(Robustness Diagram)是由Ivar Jacobson于1991年发明的,用以回答“每个用例需要哪些对象”的问题.后来的UML并没有将鲁棒图列入UML标准,而是作为UML版型(Stereotype)进行支持.对于RUP.ICONIX等过程,鲁棒图都是重要的支撑技术.当然,这些过程反过来也促进了鲁棒图技术的传播. 而“鲁棒图(Robustness Diagram)”的作用,除了初步设计之外,就是检查用例规约是否正确和完善了.“鲁棒图”正是因为后者检查的作…

Robust Control System:反馈控制有承受一定类不确定能力的影响,这一直保持在这种不确定的条件(制)稳定.动态特性(灵敏度)和稳态特性(逐步调整)的能力. 非结构不确定性(Unstructured Uncertainty),如外界扰动带来的影响--H∞控制(本文的内容) 结构不确定性(Structured Uncertainty)如系统參数的不确定性变化--μ分析与μ综合 标准鲁棒控制问题的一般模型(双端子模型)即下线性分式变换形式: watermark/2/text/aHR0c…

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sd2oX0Z_cMY8_GvFg8pO4Q作者:杨昆 上篇<如何编写高质量的 JS 函数(1) -- 敲山震虎篇 >介绍了函数的执行机制,此篇将会从函数的命名.注释和鲁棒性方面,阐述如何编写高质量的 JS 函数. (一)函数命名 一.目前前端的函数命名存在什么问题 从上图可以知道,命名和缓存是计算机科学中的两大难题. 本文要说的函数命名,虽然涉及到的范围较窄,但思想都一样,完全可以借鉴到其…

鲁棒 = Robust 健壮 英文字符的鲁棒输入 描述 获得用户的任何可能输入,将其中的英文字符进行打印输出,程序不出现错误.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输入输出示例 输入 输出 示例 1 *&^123abc0e abce 解法一 alpha = [] for i in range(26): alpha.append(chr(ord…

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出.  文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1…