《SegFix: Model-Agnostic Boundary Refinement for Segmentation》
2020_eccv_SegFix-Model-Agnostic-Boundary-Refinement-for-segmenationDownload - 目的是提升现存分割模型的边界像素预测质量，现阶段的分割模型普遍的情况是：越接近物体边界的像素预测准确度越低 - 本文提出的解决方法是：在现有模型预测完成的结果上，仅对边界像素分类进行微调。 现有模型基本上 …
Archive
机器学习
《CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization》
1. 不使用异常数据训练出一个高性能异常检测模型 2. 提出了一个2阶段的结构 3. CutPaste：一种数据增强策略，裁剪图片的一部分并随机放在图片的任意位置 4. 因为异常信息分布是没办法提前知道的（你不能知道异常到底会是什么样子，你要提前知道了那就不叫异常了），所以绝大部分单分类模型都是仅仅使用正常样本去得到正常特征，若该模型无法很好匹配某个样本，则 …
马尔可夫决策过程
马尔可夫性 简单表述为：下一个状态只与当前状态有关。 例如下象棋就满足马尔可夫性，但斗地主则不满足。因为对于象棋来说，你仅需看到当前棋子位置便能做出下一步的决策，例如残局。但斗地主则不行，你不能只看当前自己的牌面去选择打什么牌，你还需要记住已经打过哪些牌了才能做出最好的决策，这就和历史状态有关了。（当然，如果将已经出牌的过程作为当前状态的要素，则也是满足马尔 …
分类模型常用性能评估方式
准确率的缺陷 某些情况下，准确率并不能很好得反应模型的性能。例如：若100个样本中，90个正样本，10个负样本。模型A将它们全都预测为正样本，则准确率为 90%，若模型B将90个正样本中的80个预测为正样本，且将10个负样本中的9个预测为负样本，则其准确率为 89%。单从准确率来说，模型A要优于模型B的，但从实际结果来看，模型B的性能要更优于A的。 所以就需 …
DQN学习与实验
实验环境 dqn本质上只是使用函数去拟合qlearning中的qtable 本文将训练ai完成 Frozen Lake 游戏，一个4*4大小的格子表示一块冰面，冰面中有一些随机的破洞，这些洞一旦指定就不会改变，agent的目标就是从格子的左上角成功走到右下角。 每个格子标号为1-16，即agent的observation为1-16。agent的action为 …
DQN中的一些问题
模型始终不收敛 这篇文章使用DQN网络训练agent平衡杆的游戏，代码可以正常运行 此时，若删除target_net，只保留eval_net，多次运行后发现，有时候模型一直都不会收敛（长时间训练后，agent仍然不能维持杆的平衡，表现仍和随机action一样）。 异常情况 正常情况 为什么DQN需要两个网络 通常在网上找到的DQN代码一般都有两个网络 …
Double DQN
为什么需要DDQN DQN使用QFunction拟合QTable，既然是拟合，就会出现和真实QValue不一致的情况。 QFunction迭代更新的方程是一个递归方程 $$ Q^{new}(s, a) = reward + λ\*max(Q^{old}(s', \*)) $$可以看到，更新 s 状态下 a 对应动作的qValue需要用到下一个状态 s’ 所有 …
关于pytorch强化学习教程的一些注释
pytorch官网给出了一个使用DQN网络实现自平衡杆的demo：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html，以下为一些注释： 初看这段话会有些懵，它说的是policy gradient里面的一个trick。 在执行完某个策略产生的一个action序列后（例 …
nlp学习
本文基于github教程：https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq 环境搭建 本实验使用的环境为：pytorch=1.8.2 torchtext=0.9.2 Spacy=3.4.0 # 创建conda环境 conda create --name nlp python=3.8 conda activate …
深度学习GPU环境准备
CUDA和cuDNN 以前的显卡只能用作显示，后来nVidia为它的显卡开发了一套接口，叫CUDA，开发人员就能通过调用该接口实现使用GPU做计算 cuDNN是一个专门为深度学习开发的库。它里面包含了卷积计算、偏导计算等深度神经网络需要的计算库。它是以CUDA为基础的（注：为了更极致的优化，它可能使用更底层的接口） 可以这么理解：显卡就是一个计算器，CUDA …