实际测试精度(PQ) 论文精度(PQ) 复现模型加载转化后的权重(PQ) maskformer_r50 46.537 46.5 46.526 下图为官方发布的模型权重推理结果的可视化效果图: 对齐loss 部分 在对齐好 inference 精度之后,可以确保模型的结构已经正确了。接下来要处理三件事: ground truth 的预处理。由于 COCOPanopticDataset 返回的是和...
loss: MMD loss ''' source_num = int(source.size()[0])#一般默认为源域和目标域的batchsize相同 target_num = int(target.size()[0]) kernels = guassian_kernel(source, target, kernel_mul=kernel_mul, kernel_num=kernel_num, fix_sigma=fix_sigma) #根据式(3)将核矩阵分成4部分 XX = torch....
6.3和6.4的模型结构无法保证这一点,而这正是对比学习擅长的事情,论文采用辅助loss的方式作为一种约束加入到主任务中。由于不同序列的长度并不一致,需要先将 \mathbf H'_S 和\mathbf H''_S 通过mean pooling压缩成两个d维向量 \mathbf z'_S\in\mathbb R^{1\times d} 和\mathbf z''_S\in\mathbb R^...
为了解决这种涉及寻找两个集合最优匹配的问题,DETR采用了匈牙利算法,具体的原理可以去看看相关文章,在这里我们只需要知道他能解决最优匹配问题就好了。 得到最优匹配以后,就可以计算位置loss和分类loss了。DETR的loss由两部分构成 利用交叉熵损失计算的分类损失。 利用GIOU和L1距离计算得到的位置回归损失。 总结 笔者认为...
使用focal loss构造关键点分类损失函数,令表示网络前向计算时关键点检测分支的输出feature map在位置处的值,表示根据数据集中的标注、利用高斯函数得到的目标值。 首先分别定义和: 定义分类损失函数如下: 上式中 和是超参数,,,N表示关键点个数。 下面分别描述损失函数中项和项的作用: ...
手帐和照片放在了隐藏住处,暗示遗书,也是→续章 Loss Time Memory的伏线。 波鲁纳雷夫的照片与承太郎的相比更为破旧♪目を見開いた～ 波鲁纳雷夫胸口的空洞是老板留下的致命伤,Donut Hole(物理)。 承太郎胸口如歌词,开着肉眼不可见的精神上的Donut Hole。波鲁纳雷夫死亡后,独自一人的6布承太郎是孤独・孤高的...
LMMD代码先根据source_y和target_y求出样本权重,将各个类目下不相关,以及不同时在source_y和target_y中出现的类目过滤,其他和mmd一样,在最后进行loss计算的时候带上每个样本权重即可。 其他网络部分随意,这边只用了两层全连接作为共享层,代码如下 classDSAN:def__init__(self,feature_size,hidden_1_size,hidden_...
同时,深度网络应用在回归问题上往往使用平方差(Squared Loss,简称L2)作为损失函数,但当回归器输出的激活值发生变化时,预测的结果一定会发生变化,这使得回归问题不具备快速适应特征尺度变化的能力。因此,保持特征尺度不变,是解决域自适应回归问题的根本途径之一。
the happiest are those who are busy. Work serves as a bridge between man and reality. By work, people come into contact with each other. By collective (集体的) activities, they find friendship and warmth. This is helpful to health. The loss of work means the loss of everything. It aff...
tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_bbox --legend loss_cls loss_...