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ground truth
机器学习里经常出现
ground
truth
这个词,能否准确解释?
答:
ground
truth
指地面实况。地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测,通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向:第一类是传统机器学习的研究。该类研究主要是研究学习机制,注重探索模拟...
truth
英文
答:
truth
英文是真相。truth,英文单词,名词,作名词时意为“
真理
;事实;诚实;实质”。单词发音:英[truːθ],美[truθ]。短语搭配:in truth事实上;实际上;的确;实在。
ground
truth地面实况;地面真值;地表实况;路面实况。apriori truth先天的真理。真相是汉语词语,拼音是zhēn xiàng,意思是...
ground
truth
怎么翻译,除了地面实况、真实数据。在下面的例句中,groun...
答:
We sample the initial bounding box in the first frame by shifting or scaling the
ground
truth
.我们以转移或缩放地面真相的样本第一帧中的初始边界框。例句 I dug up an old box in the garden.我在花园挖出一个旧盒子。To play in the initial lineup of(a game).比赛参加(项目)的初始...
图像滤波(Image Denoising)
答:
在讨论所有问题之前,首先要对滤波这个问题进行良好的数学建模,一般来讲光学图像滤波都会采用如下的模型其中 代表了空间位置信息, 代表了对应 位置上的观察到的像素值信息, 代表了对应 位置上真实的像素值信息,是需要求解的对象,常常被称为
ground
truth
, 是均值为0的随机噪声。 如果对同一目标 进行多次观测,为了从这...
with the
ground
truths
是什么意思
答:
with the
ground
truths
用地上的
真理
truths 英[tru:ðz]n. 真理; 真相; 事实( truth的名词复数 ); 真实性;[例句]In the endless flow of absolute truth there are innumerable relative truths.在绝对真理的长河中有无数相对真理。[其他] 原型: truth ...
决策树需要
groundtruth
label吗
答:
需要。决策树是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。加入
groundtruth
label地面真相标签,达到级联数量自动确定,有助于控制模型的复杂性,在每一级的输出结果都用groundtruthlabel来训练,因此决策树需要groundtruthlabel验算。每一个样本,分为属性和label两部分,运用决策树...
计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)(五)
答:
在实际训练中,每个mini-batch包含2张图像和128个region proposal(或者叫ROI),也就是每张图像有64个ROI。然后从这些ROI中挑选约25%的ROI,这些ROI和
ground
truth
的IOU值都大于0.5。另外只采用随机水平翻转的方式增加数据集。测试的时候则每张图像大约2000个ROI。损失函数的定义是将分类的loss和回归的...
Transformer模型解析记录
答:
模型在解码的过程中需要注意的是训练和预测不一样。 在训练时,解码是一次全部decode出来,用上一步的
ground
truth
来预测(mask矩阵也会改动,让解码时看不到未来的token); 而预测时,因为没有ground truth了,需要一个个预测。上面简单介绍了 Encoder 和 Decoder 模块,下面简单介绍一下...
目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA...
答:
作者研究表明样本的重要程度依赖于它和
ground
truth
的 IoU值,因此作者提出了一种 IOU-HLR 排序。 在目标检测中时如何定义正样本(True Positive)的呢? 剩余的标注为负样本。 mAP 的原理揭露了对目标检测器更重要的 两个准则 : 基于上述分析,作者提出了一种称为 IoU-HLR 的排序方法,它既反映了局部的IoU关系(...
论文阅读(42)The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image...
答:
为了训练重要性网络(importance net),我们将目标重要性值分配给图中给定图像的每个节点。与图像中真值概念(
ground
-
truth
concepts)相对应的节点被赋予1的重要性值。这些节点的邻居被分配了一个值 。两跳(two-hop)之外的节点具有值 ,以此类推等等。其思想是,最接近最终输出的节点是最重要的扩展。
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Ground truth
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