\hat{y}=soft-argmax(\pi)=\sum_i{\pi_{y_i}}y_i 即对模型输出的概率图进行Softmax后,逐像素乘上坐标[0 1 2 3 ... n],这样可以近似地获得跟Argmax近似的结果,且梯度可以回传,还使得输出特征图不再受到尺寸限制。在姿态估计领域,这就是DSNT和Integral Pose两篇文章的来源了。 对于DSNT的深度分析...
Soft-Argmax其实相当于对人工标注进行了一次软化,让我们的人工标注不那么强硬和自信,从学习one-hot变成了学习一种概率分布,这种思想在分类任务中早有用到,也就是LabelSmoothing。 Soft-Argmax的问题 有了Soft-Argmax后,大家可以快乐地直接对坐标值进行监督了,模型还能预测概率图,性能强过单纯用全连接层回归坐标值,...
名称: 软极参函数,softargmax,注意经常被误称为softmax函数.实际上softmax应当对应logsumexp函数, 而softargmax才对应常见的求和后为1的那个 f(k)=eH(k)/(∑keH(k)) 目标: 示范softargmax的求导过程 备注: argmax勉强翻译为(极参函数),也就是找到取极值的参数的函数. softargmax求导一直没有看到比较好...
后来大家想出了Soft-Argmax操作,对于一维离散概率图,每一位的取值为,Soft-Argmax公式如下: 即对模型输出的概率图进行Softmax后,逐像素乘上坐标[0 1 2 3 ... n],这样可以近似地获得跟Argmax近似的结果,且梯度可以回传,还使得输出特征图不再受到尺寸...
在阅读LIFT:Learned Invariant Feature Transform一文时,文中第1节提到为了保证端到端的可微性,利用softargmax来代替传统的NMS(非极大值抑制)来挑选极值点位置。由于只了解softmax,对于softargmax不甚了解,所以记录下来。 1)softmax: 输入为向量,输出为值为0-1之间的向量,和为1。在分类任务中作为概率出现在交叉熵...
在阅读LIFT:Learned Invariant Feature Transform一文时,文中第1节提到为了保证端到端的可微性,利用softargmax来代替传统的NMS(非极大值抑制)来挑选极值点位置。由于只了解softmax,对于softargmax不甚了解,所以记录下来。 1)softmax: 输入为向量,输出为值为0-1之间的向量,和为1。在分类任务中作为概率出现在交叉熵...
softargmax：可以看到，上式与softmax的期望只有⼀个差别，即给向量的每个元素乘以beta。>>>d = data*10 # beta=10 array([ 1. , 3. , 6. , 21. , 5.5])>>> np.sum(np.exp(d)/np.sum(np.exp(d)) *np.array([0,1,2,3,4]))2.9999998429934758 可见此时输出的坐标为...
最大值。softargmax的方法是找到坐标的期望值，即对arraysoftmax归一化以后得到概率值，然后和坐标相乘得到坐标的期望值，就是最大值的坐标。softargmax函数是一个非线性转换函数，通常用在网络输出的最后一层。
文章目录 一、最大最小值、均值、和二、softmax 和 argmax 一、最大最小值、均值、和 通过 tf.reduce_max, tf.reduce_min, tf.reduce_mean, tf.reduce_sum 可以求解张量在某个维度上的最大、最小、均值、和,也可以求全局最大、最小、均值、和信息。 考虑 shape 为[4,10]的张量,其中第一个维度代表...
Softmax 是用来计算概率分布的，比如一个向量[1，3，4，2]，softmax 对每个分量计算指数，然后做归一...