可以看到下面绿框的decoder部分,Coarse output和Coarse ground truth之间的CD/EMD,Detailed output和Ground truth之间的CD,就是点云处理的深度学习任务中常用于约束形状的loss。 这里CD和EMD的目的基本是等价的,都是为了约束生成点云的形状尽可能接近ground truth。 CD就是指Chamfer Distance,也是一种点云之间差异的度量...
可以看到下面绿框的decoder部分,Coarse output和Coarse ground truth之间的CD/EMD,Detailed output和Ground truth之间的CD,就是点云处理的深度学习任务中常用于约束形状的loss。 这里CD和EMD的目的基本是等价的,都是为了约束生成点云的形状尽可能接近ground truth。 CD就是指Chamfer Distance,也是一种点云之间差异的度量...
可以看到下面绿框的decoder部分,Coarse output和Coarse ground truth之间的CD/EMD,Detailed output和Ground truth之间的CD,就是点云处理的深度学习任务中常用于约束形状的loss。 这里CD和EMD的目的基本是等价的,都是为了约束生成点云的形状尽可能接近ground truth。 CD就是指Chamfer Distance,也是一种点云之间差异的度量...
公式(\int_0^1 |F_P(x) - F_Q(x)| , dx) 是一维情况下计算两个概率分布 (P) 和 (Q) 之间的Wasserstein距离(也称为Earth Mover’s Distance, EMD)的一种方法。让我们逐个解释每个符号的含义: (\int_0^1): 这表示积分是从0到1进行的。在概率论中,这个区间通常代表整个定义域,因为累积分布函数(...
因此顾名思义:Earth Mover's Distance EMD建模: 分布可以由一组cluster表示,每个cluster由其均值以及属于该cluster的一部分表示。 这种表示分布的方式我们称为分布的signature(比如我们可以理解成“直方图”) EMD的计算方式是基于著名的运输问题的。 第1个signature(m clusters): ...
TL, DR: 常用的forward cross-entropy 存在几个问题:(1)recall-prioritization(2) negative diversity ignorance, and (3)train-test mismatch. 本文基于Earth Mover Distance来优化这个 loss。 首先是 forward cross-entropy是什么: 也就是模型结果 Q 去拟合人类语言的分布 P,其中 Q 带参数。
分布趋于真实分布。 3. 回到GAN框架 我们知道所有的f-divergence都可以写成以下形式: 1) 而EarthMover’sDistance可以写成以下形式: 2)即找一个D...我们用WGAN的话,discriminator衡量的是EMD,而这个earthmover’sdistance衡量的就是两个分布真正的距离。所以看discriminator的loss ...
在机器学习任务中，度量两个分布之间的距离是至关重要的。而点云数据由于其独特的结构，使得距离度量需要具备对点的排列具有不变性的特性。在本文中，我们将深入探讨点云距离度量的一种方法：EMD距离（Earth Mover's Distance），并详细解析其工作原理和优势。首先，我们需要理解为何需要度量点云距离。在...
如果是离散的分布,那就是每次移动一个有质量的点。(实际上Wasserstein距离就是在最优路径下搬运过程的最小消耗,又被称作Earth-Mover Distance)在一维分布时,很形象但在二维上面,事实上有很多种方法,推土机距离就是定义为穷举所有的方案,距离最小的那个正式定义...
An implementation of Squared Earth-Mover's Distance loss for Neural Networks. deep-learningneural-networksloss-functionsearth-movers-distance UpdatedMar 25, 2023 Python PyTorch code for ACL 2022 paper: RoMe: A Robust Metric for Evaluating Natural Language Generationhttps://aclanthology.org/2022.acl-...