1.问题 继上次训练挂起的bug后,又遇到了现在评估时AP非常低的bug.具体有多低呢?Pelee论文中提到,用128的batchsize大小在coco数据集上训练70K次迭代后,AP@0.5:0.95为22.4,而我用32的batchsize反复微调之后,最后AP也只从2.9上升到了3.7...下图为训练的过程: 2.解决 其实看loss和accuracy还是可以的,但是ap就是上不去,粗略想到了4个地方可能存在的问题: 训练有误 因为尝试了各种学习率,而且在各个学习率下都是训练到ap和los

一.RP R(recall)表示召回率.查全率,指查询返回结果中相关文档占所有相关文档的比例:P(precision)表示准确率.精度,指查询返回结果中相关文档占所有查询结果文档的比例: 则 PR 曲线呈现出负相关的下降趋势: 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不能较为全面的评价一个模型的性能. 此时引入 F-Score/F-measure 作为综合指标,平衡 recall 和 precision 的影响,较为全面的评价一个模型. 其中,

众所周知,Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个<key,value>键值对,再网络节点间对其进行整理(shuffle),然后使用Reducer处理数据并进行最终输出. 在上述过程中,我们看到至少两个性能瓶颈: 如果我们有10亿个数据,Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输,但如果我们只是对数据求最大值,那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可.这样做不仅可以减轻网络压力,同样也可以大幅度提高程序效率. 使用专利中的国家一项来阐述数据倾斜这个定义.这样的数据远

好不easy算法搞定了.小数据測试也得到了非常好的结果,但是扔到进群上.挂上大数据就挂了.无休止的reduce不会结束了. .. .. .... .. ... .. ==================================================================== 这才想起还有个combiner! .!!!.!! !.!!.!! !! ! !! ! 我们知道.MapReduce是分为Mapper任务和Reducer任务.Mapper任务的输出,通过网络传输到

总结golang之map 2017年04月13日 23:35:53 趁年轻造起来 阅读数:18637 标签: golangmapgo 更多 个人分类: golang   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Soooooooo8/article/details/70163475 0x01 map基本操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

论文标题: YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者: Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网:YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02767 声明

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R

R-CNN(Region-based CNN) motivation:之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征,而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破,那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢?基于这个问题,论文提出了R-CNN. 基本步骤:如下图所示,第一步输入图像.第二步使用生成region proposals的方法(有很多,论文使用的是seletivce search,ImageNet2013检测任务的冠军UVA也使用了该算法)提

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

在这篇文章中,作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2,然后提出了一种检测与分类联合训练方法,使用这种联合训练方法在COCO检测数据集(用于检测)和ImageNet分类数据集(用于分类)上训练出了YOLO9000模型,其可以检测超过9000多类物体. 所以,这篇文章其实包含两个模型:YOLOv2和YOLO9000,不过后者是在前者基础上提出的,两者模型主体结构是一致的. YOLOv2相比YOLOv1做了很多方面的改进,这也使得YOLOv2的mAP有显著的提升,并且YOLOv2的速度

论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02970    github链接:https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 类别级6D物体位姿和尺寸估计的标准化物体坐标空间 简介 本文的目标是估计RGB-D图像中从未见过的物体实例的6D位姿和尺寸.与“实例级”6D位姿估计任务相反,作者假设在训练或测试期间没有精确的CAD模型可用.为了处理给定类别中不同的和从未见过的物体实例,作者引入了标准化物体坐标空间(简称NOCS),即同一个类别中的所

论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf Fast RCNN 的GitHub地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考的Fast

CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一.近年来,全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单.高效而备受关注.迄今为止,当模型具有相似的计算复杂度时,几乎所有这些方法在掩模精度上都落后于两级掩模R-CNN方法,留下了很大的改进空间.在这项工

在一般的应用中你不需要了解hashCode的用法,但当你用到HashMap,HashSet等集合类时要注意下hashCode.     你想通过一个object的key来拿HashMap的value,HashMap的工作方法是,通过你传入的object的hashcode在内存中找地址,当找到这个地址后再通过equals方法来比较这个地址中的内容是否和你原来放进去的一样,一样就取出value. hashCode()方法使用来提高Map里面的搜索效率的,Map会根据不同的hashCode()来放在不

java HashMap 读一下源码,一个数组存储数据: transient Entry[] table; 内部存key和value的内部类: static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; final int hash; /** * Creates new entry. */ Entry( int h, K k, V v, Entry&

为了提高查找效率,这里将敏感词用树形结构存储,每个节点有一个map成员,其映射关系为一个string对应一个TreeNode. STL::map是按照operator<比较判断元素是否相同,以及比较元素的大小,然后选择合适的位置插入到树中.为了提高map的插入及查询效率,可以选用hash_map或unordered_map.关于他们的效率,可以参考http://blog.csdn.net/whizchen/article/details/9286557. 下面主要实现了TreeNode类,进行节

Hashtable 和 HashMap 做为 Map 的基本特性 两者都实现了Map接口,基本特性相同 -          对同一个Key,只会有一个对应的value值存在 -          如何算是同一个Key? 首先,两个key对象的hash值相同,其次,key对象的equals方法返回真 内部数据结构 Hashtable和HashMap的内部数据结构相似 其基本内部数据结构是一个Entry数组 (transient Entry[] table) -          数组元素为实现M

hashcode方法返回该对象的哈希码值.      hashCode()方法可以用来来提高Map里面的搜索效率的,Map会根据不同的hashCode()来放在不同的位置,Map在搜索一个对象的时候先通过hashCode()找到相应的位置,然后再根据equals()方法判断这个位置上的对象与当前要插入的对象是不是同一个.所以,Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的: *如果两个对象相同,那么它们的hashCode值一定要相同: *如果两个对象的hashCode相同,它们并

java 集合系列目录: Java 集合系列 01 总体框架 Java 集合系列 02 Collection架构 Java 集合系列 03 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 04 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 05 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 06 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 07 List总结(LinkedList, ArrayList等使用场景和

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b