yobeth5

原标题:“植物系男友”太遥远?植物系护肤那可是唾手可得!!

不知道大家最近有没有跟我一样在追这部剧——《以家人之名》,继《三十而已》完结之后,小编终于又有新剧可追了。

您可以在anaconda命令提示符中使用下面的命令来安装它

最重要的是,我用了几个例子来解释为什么focal loss比交叉熵好。

注意:最好从一个预先训练好的模型开始,而不是从头开始训练一个模型。我们将使用已经在Coco数据集上预先训练好的ResNet50模型。

谷雨这个牌子算是国货里的宝藏品牌了,它家的产品成分没啥太多的化学添加,用起来让人觉得特别放心。

1- pt代表交叉熵损失,可调聚焦参数≥0。 RetinaNet物体检测方法使用焦距损失的α平衡变体,其中α= 0.25,γ= 2效果最佳。

另外,预计5日至6日,华北、东北、黄淮北部等地多阵雨或雷阵雨,局地大雨或暴雨,并伴有雷暴大风或冰雹等强对流天气,公众需注意防范强对流天气对交通出行的不利影响。

Focal Loss(FL)是Cross-Entropy Loss(CE)的改进版本,它通过为困难的或容易错误分类的示例(即具有嘈杂纹理或部分对象或我们感兴趣的对象的背景)分配更多权重来尝试处理类不平衡问题 ,并简化简单的示例(即背景对象)。

我们首先使用LabelImg工具为训练和验证数据集创建注释。这个优秀的注释工具允许您快速注释对象的边框,以训练机器学习模型。

为了更好地理解,让我们分别理解架构的每个组件

2.当pt→1时,因子变为0,并且可以很好地权衡分类良好的示例的损失。

图源:微博@以家人之名官微(下同)

而张新成饰演的贺子秋则属于绿萝型男友,总是默默地付出、守护身边的人,让人觉得十分温暖。

目标检测是计算机视觉中一个非常重要的领域,对于自动驾驶、视频监控、医疗应用和许多其他领域都是十分必要的。

所以,你可以看到对象检测模型的应用是无穷无尽的。

主要成分是号称“沙漠英雄”的仙人掌果提取物,拥有强大的汲水力,能够将水分牢牢锁在皮肤里。而且它里面富含16种氨基酸,能够深入滋润皮肤,缓解干燥,别的效果不说,保湿绝对优秀。

所以为了实现这些研究人员提出了-

小野之前去海边玩,由于长时间暴露在太阳底下,晚上回家皮肤缺水又泛红,拿它湿敷之后,原先干巴巴的脸变得像喝饱了水一样,嘭嘭的,泛红也消退了不少。但是它含有香精,对气味敏感的宝宝要绕道呦~。

最近我有了一个想法,用我的深度学习知识来帮助一下现在的情况。在本文中,我将向您介绍RetinaNet的实现,而不需要什么背景知识和相关工作。

近年来,很多品牌都出了植物系护肤品,原材料多取自于大自然,并具有高精纯度及稳定性。相比于其它化学成分的产品,它会更加温和一些,也更容易被皮肤吸收。

虽然谭松韵饰演的尖尖活泼又可爱,但小野还是沉迷于张新成和宋威龙的颜值无法自拔,他俩真的堪称是“植物系男友”的典范了。

注意:-当FL = 0时,FL等于CE。如图蓝色曲线所示

而最后一个卷积层之所以有KA滤波器是因为,如果从最后一个卷积层得到的feature map中的每个位置都有很多锚盒候选区域,那么每个锚盒都有可能被分类为K个类。所以输出的特征图大小将是KA通道或过滤器。

监测显示,4日贵州、重庆、湖北、江西、安徽、浙江等多省市部分地区出现暴雨,局地大暴雨;预计未来四天,上述地区降雨持续,累计降雨量将有100至300毫米,湖北东部、安徽西南部局地超过400毫米,并伴有短时强降雨、雷暴大风等强对流天气。其中5日,贵州东北部、重庆南部、湖北南部和东部、湖南西北部、江西北部、安徽南部、江苏南部、上海、浙江中北部等地暴雨,湖北西南部和东部、安徽南部、浙江北部等地部分地区有大暴雨。

RetinaNet是由Facebook AI研究公司引入来解决密集检测问题的。在处理极端的前景-背景类时,需要用它来弥补YOLO和SSD等单镜头对象检测器的不平衡和不一致性。

任何深度学习模型都需要大量的训练数据才能在测试数据上得到好的结果。在这篇文章中(链接到我的Web文章),我谈到了为您的深度学习项目收集大量图像的Web方法。

回归子网络与分类子网络并行附着在FPN的每个特征图上。回归子网络的设计与分类子网络相同,只是最后一个卷积层大小为3*3,有4个filter,输出的feature map大小为W*H*4A。

你可以在这篇文章中读到关于Focal loss的详细信息(链接到我的focal loss文章),在这篇文章中我讨论了交叉熵演变成focal loss,focal loss的需要,focal loss和交叉熵的比较

仙人掌纯植物萃取爽肤水

这样植物系的男友小编怕是无福拥有了,但作为美妆博主,植物系的护肤还是能搞起来滴~

直观地看,调制因子减小了简单例的损耗贡献,扩展了例的低损耗范围。

图源:小红书@小董超甜呀(下同)

1.当示例分类错误且pt小时,调制因子接近1并且不影响损失。

它是半啫喱质地,摇动会有满满的气泡,看起来像是一杯清爽可口的雪碧汽水。推开后瞬间化水,皮肤嗖嗖地就吸收了,没有任何黏腻感,是小野这样的大油皮也能拥抱的小可爱。

我们正在努力应对一场规模空前的大流行。全球各地的研究人员都在疯狂地尝试开发COVID-19的疫苗或治疗方法,而医生们正努力防止这一流行病席卷整个世界。另一方面,许多国家发现了社交距离,戴口罩和手套是稍微抑制这种情况的一种方法。

质地略微粘稠,还带着淡淡的药草香气,闻起来比较安心。比起像一般爽肤水那样直接上脸,我更喜欢用它湿敷。而且它的容量又超大,即使拿来湿敷也很耐用。

气象专家提醒,未来四天南方雨带稳定少动,持续时间长,累计降雨量大,致灾风险高,公众需加强防范意识,谨防持续性强降雨可能引发的山洪、地质灾害、中小河流洪水等,尤其是今年高考的考生及家长,一定要及时关注最新天气预报预警信息,及时规划出行路线,并为去往考场留出充裕时间以免耽误考试。

悦木之源属于典型的“高调做事,低调做人”的品牌。包装质朴,广告也不多,之所以能大火全靠它家产品功效能打。

使用RetianNet模型建立口罩检测器

RetinaNet是最好的单阶段目标检测模型之一,它已被证明可以很好地处理密集和小规模的物体。因此,它已成为我们在航空和卫星图像中使用的流行目标检测模型。

每个FPN层都附加一个全卷积网络(FCN)进行对象分类。如图所示,该子网包含3*3个卷积层,256个滤波器,然后是3*3个卷积层,K*A滤波器,因此输出的feature map大小为W*H*KA,其中W和H与输入特征图的宽度和高度成比例,K和A分别为对象类和锚盒的数量。

2.具有横向连接的自顶向下路径:自顶向下路径从更高的金字塔层次上采 样空间上较粗糙的特征图,横向连接将具有相同空间大小的自顶向下和自底向上的层合并在一起。较高层次的特征图往往具有较小的分辨率,但语义上更强。因此,更适合于检测较大的物体; 相反,来自较低级特征图的网格单元具有高分辨率,因此更擅长检测较小的对象(参见图64)。 因此,通过自上而下的路径及其与路径的自下而上的横向连接的组合,这些操作不需要太多额外的计算,因此生成的特征图的每个级别在语义和空间上都可以很强。 因此,该体系结构是规模不变的,并且可以在速度和准确性方面提供更好的性能。

随着无人机的成本随着时间的推移而降低,我们看到了航拍数据的激增。因此,您可以使用这个RetinaNet模型在航空图像甚至卫星图像中检测不同的对象,如汽车(自行车、汽车等)或行人,以解决不同的业务问题。

第三步:编写一个可以在训练集上显示边界框的函数

您可以使用如下所示的labelmg工具对每个JPEG文件进行注释,它将生成带有每个边框坐标的XML文件。我们将使用这些xml文件来训练我们的模型。

Huxley是来自韩国的品牌,在国内比较小众。我超爱它的性冷淡风包装,看起来简单又舒服。

图源:小红书@一只鱼崽

因此,“Focal Loss”减少了简单示例带来的损失贡献,并提高了纠正错误分类的示例的重要性。 焦点损失只是交叉熵损失函数的扩展,它将降低简单示例的权重,并将训练重点放在困难样本上。

对于γ∈[0,5]的几个值,可以看到Focal Loss,请参见图1。我们将注意到聚焦损耗的以下特性:

现在让我们看看用Python实现RetinaNet来构建口罩检测器。

最重要的是什么?我们将使用RetinaNet建立一个口罩探测器来帮助我们应对这一持续的流行病。您可以推断相同的想法,为你的智能家居构建一个启用ai的解决方案。这个人工智能解决方案将只对戴着口罩和手套的开启大楼的大门。

它添加了三重天然活性成分:仙人掌提取物、紫薇和洋蔷薇。仙人掌提取物能够保湿,软化肌肤;搭配紫薇、洋蔷薇,还具有一定的舒缓效果。

宋威龙饰演的凌霄妥妥的仙人掌系男友,外表高冷,看着浑身是刺,但其实内心非常柔软,对待尖尖宠溺到不行。

第二步:导入所需要的包

那么今天就给大家推荐几款,一起来pick吧!

最后一个卷积层有4个过滤器的原因是,为了定位类对象,回归子网络为每个锚定盒产生4个数字,这些数字预测锚定盒和真实框锚盒之间的相对偏移量(根据中心坐标、宽度和高度)。因此,回归子网的输出特征图具有4A滤波器或通道。

从本质上讲,RetinaNet是由以下基本分组成的:

3.Focal loss γ平滑地调整了简单示例的权重。 随着γ的增加,调制因子的    作用也同样增加。 (经过大量实验和试验,研究人员发现γ= 2最有效)

1.自底向上路径:自底向上路径(例如,ResNet)用于特征提取。因此,它计算不同比例的特征地图,而不考虑输入图像的大小。

质地接近于纯水,可想而知它有多么清爽,上脸后会微微泛凉,皮肤一秒降温,夏天用非常舒服。

1.主干网络(自下而上的边路和具有侧连接的自上而下的路径)

第三步:导入图片和xml文件

图源:小红书@鲤初八

身为一只社畜,小编每天都要呆在空调房里,时间一长,皮肤就会觉得紧绷,用了它之后,脸部立刻软化了下来,整个脸蛋都水嫩嫩的,这种状态几乎能够持续一整天。