用于训练生成模型(特别是 Wasserstein 距离)的 OT 法会在分布空间上产生较弱的拓扑结构,使得分布比用 VAE 更容易收敛 [3]。因此,有人可能会推测 OT 法比 VAE 更容易训练 GM-LVM。我们提供的证据表明确实如此,它表明 GM-LVM 可以在无监督环境下用 MNIST 训练,并进一步启发 OT 在生成模型中的价值。 2 高
对于两个一维高斯分布，我们可以使用它们的均值和标准差来描述它们。假设我们有两个高斯分布，分别记为(N(\mu_1, \sigma_1^2))和(N(\mu_2, \sigma_2^2))。Wasserstein距离在这两个分布之间的计算公式为：(W_2[N(\mu_1, \sigma_1^2), N(\mu_2, \sigma_2^2)] = \sqrt{(\mu_1 - \mu_2...
此外,边界框 A 和 B 之间的相似度可以转换为两个高斯分布之间的分布距离 2、归一化高斯 Wasserstein 距离 我们使用来自最优传输理论的 Wasserstein 距离来计算分布距离。对于两个二维高斯分布 µ1 = N (m1, Σ1) 和 µ2 = N (m2, Σ2),µ1 和 µ2 之间的二阶 Wasserstein 距离定义为: 它可以简...
对于$\mathbb{R}^n$上的任意两个概率测度$\mu$和$\upsilon$,其Wasserstein距离$W$可表达为: 公式2对所有的随机向量组合$(X,Y)\in\mathbb{R}^n\times\mathbb{R}^n,X\sim\mu,Y\sim\upsilon$进行计算,代入高斯分布$d:=W(\mathcal{N}(m_1,\sum_1);\mathcal{N}(m_2,\sum_2))$,转换...
论文详细描述了当前旋转目标检测的主要问题,提出将旋转回归目标定义为高斯分布,使用Wasserstein距离度量高斯分布间的距离用于训练。目前,常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法,本文有异曲同工之妙,值得阅读 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian ...
GWD:基于高斯Wasserstein距离的旋转目标检测 | ICML 2021 VincentLee 来自专栏 · 晓飞的算法工程笔记 15 人赞同了该文章 论文详细描述了当前旋转目标检测的主要问题,提出将旋转回归目标定义为高斯分布,使用Wasserstein距离度量高斯分布间的距离用于训练。目前,常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法,本文...
论文详细描述了当前旋转目标检测的主要问题,提出将旋转回归目标定义为高斯分布,使用Wasserstein距离度量高斯分布间的距离用于训练。目前,常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法,本文有异曲同工之妙,值得阅读 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号
两个多元高斯分布之间的2阶Wasserstein距离 是：当协方差矩阵可以互换 ,公式 退化为：上划线表示矩阵 的中每一个数共轭复数。https://zlearning.netlify.com/computer/prml/PRMLch2dot3-gaussian-again.pdf http://www.robots.ox.ac.uk/~davidc/pubs/tt2015_dac1.pdf https://en.wikipe...
目前大多数IoU损失都可认为是距离函数，基于此，论文基于Wasserstein distance提出新的回归损失函数。首先，将旋转bbox 转化为2-D高斯分布 ： 为旋转矩阵， 为特征值的对角向量。对于 上的任意两个概率测度 和 ，其Wasserstein距离 可表达为： 公式2对所有的随机...
Wasserstein距离 及两多元高斯分布间的W距离 2019-08-08 20:40 −... hugh.wei 0 1850 计算两个时间之间的天数 2019-12-06 13:58 −在处理业务中,经常会对数据的进行一些统计,比如:在两个时间范围内,不同类型的数据天数的占比,这样就需要统计两个时间之间的天数,这里记录两种求两时间之间天数的方式: ...