转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1.在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 小面是引用知乎lee philip的例子exampl

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature). 在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是. 由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature).在监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是.由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值.

最近在做一个目标检测算法,训练时用到了 bootstrap 策略,于是我将PASCAL的 Ground Truth 格式的读取函数从 Matlab 改写为 C++.PASCAL 的标注格式为: # PASCAL Annotation Version 1.00 Image filename : "对应图片路径"Image size (X x Y x C) : 宽 x 高 x 3Database : "数据库名称"Objects with ground truth :

Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page:http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Paper : http://arxiv.org/pdf/1608.02192.pdf 摘要: 本文有意思哦,从游戏中的视频帧中得到新的训练数据,为什么用这些数据呢?众所周知,最近的计算机视觉很大程度上依赖于

维基百科关于 ground truth的解释: [Ground truth] 大致为: 在统计学和机器学习中:在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 以下引用自知乎lee philip的例子example on 知乎 1. 错误的数据 标注数据1 ( (84,62,86) , 1),

1. matlab 自带含 ground truth 数据集 %% 加载停车标志数据到内存: data = load('stopSignsAndCars.mat', 'stopSignsAndCars'); stopSignsAndCars = data.stopSignsAndCars; % 将 stopSignsAndCars 下的图像名,拓展为绝对路径加图像名,以方便读取 imagePath = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata'); s

出于project的需要,不仅要detect和classify对象,还希望建立不同class的对象之间的关系,进行所谓的pair-matching. 需要完成以下几步: 1. dataset中label的增加: 在自定义的dataset类中,方法_load_XXX_annotation(self, index) 增加 gt_pair 这个annotation: ./lib/datasets/bar_noGroup.py:172: gt_pair = np.zeros((num_objs), dt

转自:http://blog.evjang.com/2017/01/nips2016.html           Eric Jang Technology, A.I., Careers               Monday, January 2, 2017 Summary of NIPS 2016   The 30th annual Neural Information Processing Systems (NIPS) conference took place in Barcelona

Logistic Regression 1.在有时间序列的特征数据中,怎么运用LR? 不光是LR,其他的模型也是. 有很多基本的模型变形之后,变成带时序的模型.但,个人觉得,这类模型大多不靠谱. 我觉得还是要从业务出发,同时探测分析数据,得出比较合理的假设,然后提取特征,这些特征可以含有时间信息,但不一定是时序的.比如,前N天其他特征的统计组合等. 可以参考:Logistic regression for time series Q: I would like to use a binary l

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background

论文原址:https://arxiv.org/abs/1509.04874 github:https://github.com/CaptainEven/DenseBox 摘要 本文先提出了一个问题:如何将全卷积网络应用到目标检测中去?本文提出DenseBox,一个集成的FCN 框架可以直接在图像的位置上预测出目标物的边框及类别.本文两方面贡献:(1)FCN可以用于检测不同的目标(2)在多任务学习过程中结合landmark定位可以进一步提高对目标的检测的准确性. 介绍 本文只关注一个问题,即如何将

softmax loss: softmax:     softmax的作用,将fc的输出映射成为(0,1)的概率,并将其差距拉大. cross entropy loss:   y是样本的真实标签,为1,y'是样本的分数.单个样本的交叉熵计算方法. softmax loss:   计算n个样本的交叉熵,然后取均值. pytorch 的crossentropy loss的测试demo: #coding=utf-8 import torch import torch.nn as nn import m

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score,每一类(如car)的confidence   score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence  score和ground  truth  label如下: 接下来对confidence  score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true   positives + false  p

论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.04924 摘要 该文提出了基于混合标签的半监督分割网络.与当前基于区域分类的单任务的分割方法不同,Decoupled 网络将分割与分类任务分离,并为每个任务单独学习一个分离的网络.分类网络识别与图片相关的标签,然后在每个识别的标签中进行二进制的分割.Decoupled网络可以基于图像级别标签学习分类网络,基于像素级别标签学习分割网络.该网络通过桥链接层获得类别明确的激活maps来减少分割的搜索空间.该文在少量训练数据的条件下仍优于

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc