将退化圆锥曲线\mathbf{C}分解为两条直线,进而代入(4)(5)的圆锥曲线求交点 接下来分析解的可能配置,并由此得到鲁棒的算法。 (11)中三次方程的通解可能有四种情况: 三个实根,一个实根和两个复根,一个实根和一个重根、一个实三重根。 这四种可能性对应于直线和交点的不同情况。在本文的例子中,第一个圆锥曲线...
首先,使用BERT的上下文词表示,这是一种用于语言理解的最先进的无监督表示学习方法,已成功应用在NLG评估指标中(例如,YiSi 或 BERTscore)。 其次,该文章引入了一种新的预训练方案来增强BLEURT的鲁棒性。实验表明,直接在公开的人类评分数据集上训练回归模型是一种不具有鲁棒性的方法,因为我们无法控制将在哪个领域使用该...
这两种范式都在目标特征的空间和时序鲁棒性上都存在缺陷。 目标注意力建模简单来说就是集合了MixFormer和OSTrack这两种最著名方法的优点,在实现上就是通过ht和it这两个特征分支实现的。同时利用ht和it可以提升模型的空间特征鲁棒性,另外再通过动态图元vt的设计提升模型的时序特征鲁棒性。原理如下: 首先考察Attention计...
基于 RTS 训练框架来训练更可靠的识别模型,使训练过程更加稳定,并在部署时提供一个对样本不确定度的度量分值,以拒识高不确定的样本,帮助建立更鲁棒的视觉识别系统。大量的实验表明 RTS 可以稳定训练并输出不确定度度量值来建立鲁棒的视觉识别系统。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.01015 开源模型:https://mo...
使用伪标记的真实图像训练最终的学生模型以实现鲁棒的泛化。 我们将发布四个学生模型,分别基于DINOv2的small, base, large, and giant版本。 如表7所示,我们使用了五个精确的合成数据集(595K张图像)和八个大规模伪标记的真实数据集(62M张图像)进行训练。与V1相同,对于每个伪标记样本,在训练过程中忽略其损失最大...
结语 构建更鲁棒的图像场景分类模型是一个持续的过程,需要不断地探索和实践。通过充分利用数据增强、选择合适的深度学习模型、尝试集成学习和关注对抗训练等技术手段,我们可以逐步提升模型的分类性能和鲁棒性。希望本文能够为读者提供一些有益的参考和启示。相关
RVT 显著提升了视觉分类的鲁棒性和泛化性，在多个 ImageNet 鲁棒性基准上取得了 SOTA 效果。上述研究成果已被 CVPR 2022 收录。尽管深度神经网络在视觉识别任务上已经取得了巨大成功，但其在对抗攻击和数据域偏移下的脆弱性一直被诟病。针对该问题，大量在对抗样本和域偏移下的识别鲁棒性研究被提出，这些研究通常从更...
去噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)作为一种有效的技术手段,正逐步成为提升模型鲁棒性的重要工具。 一、去噪自动编码器的基本概念 去噪自动编码器是在传统自动编码器的基础上发展而来的一种深度学习模型。与传统自动编码器单纯通过最小化输入与重构信号之间的误差来学习数据特征不同,DAE通过在输入数据中添加...
当使用足够多的工厂函数后，会意识到工厂函数比类构造函数有更强的可重用性。这减少了代码量，缩短了代码重构时间(因为工厂函数最终会返回任意对象)，缩短了从一个代码到另一个代码的管理时间。 7. 使函数尽可能的简单 众所周知，在JavaScript中很可能有同时做很多事情的大型函数。编程新手可能觉得这是一件好事——...
[Go Official]Go 1.22 升级后的更加鲁棒的切片操作 切片包提供了适用于任何类型切片的函数。在这篇博客文章中,我们将讨论如何通过理解切片在内存中的表示方式以及这如何影响垃圾回收器,从而更有效地使用这些函数。并且,我们将介绍我们最近如何调整这些函数,使它们更加便于使用。