facebook AI 出品 之前的关键点论文大多是在静态图片上进行关键点识别，作者的工作是在不完全标注的视频序列中识别关键点，方法是每k帧进行一次关键点标注，标注的帧和某帧未标注的帧进行特征的warping，进行预测标注帧的结果，利用标注帧的结果反向优化未标注帧的关键点结果。 《摘要》 现在视频中 ...
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2019-12-26 21:40:40
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URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数，利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练，在扩大类间差异的同时缩写类内差异，提升模型的鲁棒性。为了直观的说明softm... ...
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移动开发 时间：
2019-12-25 23:34:57
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任务一、二 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main() { FILE *fp = fopen("loss.txt", "w"); if (fp == NULL){ printf("Failed to open ...
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编程语言 时间：
2019-12-22 12:37:02
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https://blog.csdn.net/AI_focus/article/details/78339234 https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8964029.html pytprch HingeLoss 的实现： import torch import ...
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2019-12-20 01:06:55
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是什么？ https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 具体pytorch怎么运算的 https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 ...
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2019-12-13 18:01:10
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总结对比下$L_1$ 损失函数，$L_2$ 损失函数以及$\text{Smooth} L_1$ 损失函数的优缺点。 均方误差MSE ($L_2$ Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值$f(x)$ 与真实样本值$y$ 之间差值平方的平均值，其公式如下 $$ M ...
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2019-12-11 13:33:45
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之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。 大纲： 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节 ...
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2019-12-03 21:56:45
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这篇论文的思路基于一个简单的假设：专业摄影师拍出来的图片一般具备比较好的构图，而如果从他们的图片中随机抠出一块，那抠出的图片大概率就毁了。也就是说，原图在构图方面的分数应该高于抠出来的图片。而这种比较的方式，可以很方便地用 Siamese Network 和 hinge loss 实现。另外，这篇论 ...
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Web程序 时间：
2019-12-02 19:02:07
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原因1-在训练中应用正则化（加了正则项），但在验证/测试中未应用正则化 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下，可能导致验证loss低于训练loss。原因2-训练loss是在每个epoch测量的，而验证loss是在每个epoch后测量的 在整个epoch内，您的训练lo ...
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2019-12-01 21:21:45
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SVM损失函数 L1 = max(0,5.1 3.2+1)+max(0, 1.7 3.2+1) l2 = ...... 损失函数:L=(L1+L2+L3)/3 当所有的分数几乎相同时:L=分类数 1 (就是max中的那个1.共有类数 1个) 为什么使用平均值? 无论分数如何变化loss不会改变 最优 ...
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2019-11-30 11:29:23
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