正负样本比率失衡SMOTE [TOC] 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果,但是正负样本差距太大,而处理这种情况的一般有欠抽样和过抽样,这里主要讲过抽样,过抽样有一种简单的方法叫随机过抽样,但是随机过抽样只是随机的复制,很容易过拟合,所以SMOTE比较好,SMOTE还有一些改进版本,更好用,这里讲一般的SMOTE即可 公式 \(x\) : 任意一个样本 \(\tilde{x}\) : \(x\)最临近的\(K\)个样本的随机一个,\(x\not= \til…

论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet,该算法对预测框进行更准确地评估,包括正负样本以及IoU的判断.DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块,分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题.从实验来看,DDBNet达到了SOTA,整篇论文可圈可点,但里面的细节还需要等源码公开才知道   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dive Deeper Into Box for Object Detecti…

概要设计 类似竞技问答游戏:用户随机匹配一名对手,双方同时开始答题,直到双方都完成答题,对局结束.基本的逻辑就是这样,如果有其他需求,可以在其基础上进行扩展 明确了这一点,下面介绍开发思路.为每个用户拟定四种在线状态,分别是:待匹配.匹配中.游戏中.游戏结束.下面是流程图,用户的流程是被规则约束的,状态也随流程而变化 对流程再补充如下: 用户进入匹配大厅(具体效果如何由客户端体现),将用户的状态设置为待匹配 用户开始匹配,将用户的状态设置为匹配中,系统搜索其他同样处于匹配中的用户,在这个过程中,…

经过前面四个版本号的迭代.我们已经制作了一个从视觉和听觉上都非常舒服的H5微场景应用,没有看过的请戳以下: V1.0--简单页面滑动切换 V2.0--多页切换.透明过渡及交互指示 V3.0--增加loading,music及自己主动切换 V4.0--增加文字并给文字加特效 可是,还没有完,这一次,我们将做一些十分重要的收尾工作,才干真正完毕我们的第一个H5应用.所以.let's do it! 任务 1.增加懊悔机制--页面上滑切换功能: 2.整理文件夹 3.压缩样式与脚本文件 4.模板化 分析…

我们在ASP.NET Core MVC中如果要启用Area功能,那么会看到在Startup类的Configure方法中是这么定义Area的路由的: app.UseMvc(routes => { routes.MapRoute( name: "subAreaRoute", template: "{area:exists}/{subarea:exists}/{controller=Home}/{action=Index}/{id?}"); routes.MapRo…

https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/gluoncv/model_zoo/rpn/rpn_target.py def forward(self, ious): """RPNTargetSampler is only used in data transform with no batch dimension. Parameters ---------- ious: (N, M) i.e. (num_anchors, num_…

​ 前言 本文是YOLO系列专栏的第一篇,该专栏将会介绍YOLO系列文章的算法原理.代码解析.模型部署等一系列内容.本文系公众号读者投稿,欢迎想写任何系列文章的读者给我们投稿,共同打造一个计算机视觉技术分享社区. 本文介绍了目标检测中one stage的YOLO算法,并介绍了从YOLOv1到YOLO…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

前言 看了 Yolov3 的论文之后,发现这论文写的真的是很简短,神经网络的具体结构和损失函数的公式都没有给出.所以这里参考了许多前人的博客和代码,下面进入正题. 网络结构 Yolov3 将主干网络换成了 darknet53,整体的网络结构如下图所示(图片来自[论文解读]Yolo三部曲解读--Yolov3): 这里的 CONV 具体结构是 1 个 Conv2d + 1 个 BatchNorm2d + 1个 LeakyReLU (除了 Feature Map 1.2.3 前的 1×1 CONV),…