在具有挑战性的COCO基准的边界盒检测轨迹上进行的实验表明，与传统的交叉熵损失相比，GHM-C损失具有较大的增益，略高于目前最先进的焦损。而GHM-R损耗也比常用的平滑L1损耗具有更好的性能。...从图中可以看出，焦损曲线与GHM-C曲线有相似的趋势，这说明超参数最优的焦损曲线与梯度均匀协调的焦损曲线相似。此外，GHM-C还有一个被焦散忽略的优点:降低了异常值梯度贡献的权重。?...由于梯度密度是每次迭代计算得到的，所以算例的权值不像焦损那样是固定相关的g(或x)，而是适应模型的当前状态和小批量数据。GHM-C损失的动态特性使训练更加高效、鲁棒。...锚使用3个尺度和3个纵横比，便于与焦损进行比较。所有实验的输入图像比例设置为800像素。所有消融研究均使用ResNet-50。而在test-dev上评估的最终模型采用ResNeXt-101。...由于所报道的使用Focal Loss的缩小结果是用600像素的输入图像比例尺训练的，为了公平比较，我们使用800像素的比例尺重新训练了焦损模型，并保留了最佳的焦损参数。
在众多的细节处理中，先来介绍非极大值抑制、回归损失函数这2个问题。本文主要介绍秘籍二：非极大值抑制与回归损失的优化之路。 秘籍二....非极大值抑制与回归损失优化之路 当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多于1个的候选框输出。...一起来看攻克目标检测难点秘籍二：非极大值抑制和回归损失优化之路。...2.1 IoU 由于L1和L2距离损失没有很好的刻画目标检测的最终指标IoU，有学者提出，能否直接用IoU来进行优化呢？...因此加入了这一项之后缓解了IoU损失中目标框和预测框无交集，梯度为0而导致的无法优化问题。
在图像处理中，我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的，不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思，在目前我所实现的算法中，也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化，可以参考...：SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化 一文，这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。...在实际的需求中，还有很多场合下需要圆形的最值算法，我们目前知道的有几个算法，比如在Photoshop中，选区的扩展和收缩，在图层样式的描边算法中等等，都不是普通的矩形半径。...在GIMP中这个函数的主要作用也是对选区进行收缩和扩展。...一个是更新每行的新的最值列表时，这个代码很明显可以直接用简单的simd并行优化，那么接着就是根据列最值获得园内的最大值，这个时候就不要用上述半圆内优化的算法了，直接用simd优化最原始的算法即可。
而这里是真实值 和预测值 。方差反应了什么？反应了变量X的离散程度，那套用过来这里，这个值反应了什么？反应了预测值距离真实值的离散程度。...这个离散值越小说明了我们的推算越精确，所以我们要做的就是想办法优化这个值，将它尽可能缩小。 于是公式推算问题就转化成了一个数学优化问题，这样的一个函数求极值就简单了，我们的方法很多。...最简单的，可以把求导，直接暴力求解最优值。还可以使用梯度下降法，一点点优化当中参数的值，找到最优解。怎么求解其实是另外一个故事了，这里的数学建模思想才是最小二乘法的精髓。...很多机器学习的初学者会把最小二乘法和梯度下降等搞混淆，说到最小二乘就是梯度下降，其实是不完全准确的。最小二乘法是把实验和推测建立联系的建模思想，而梯度下降则是最小二乘法的一种求解方法。...后来整个机器学习、深度学习的损失函数优化体系本质上来说就是最小二乘法的改版，底层逻辑是完全一样的。
一个叫做目标函数的东西，目标函数的功能是给定决策变量，输出解决方案（优化值）。 汽车例子仅仅是一个简单的优化问题，变量之间没有相互作用，优化值可以通过求解线性函数得到。但现实中的问题往往非常复杂。...去年6月，Ahmadi和Zhang将最大稳定集问题重新定义为搜索局部最优解的特殊情况。他们提出了一种将稳定集问题表示为二次优化问题的方法。...但是他们知道，依然没有一种很快速的计算方法来找到这些稳定集，这意味着，对于二次函数优化问题，局部最优解和真正最优解一样难以找到。...4 三次方程的好消息 Ahmadi和Zhang排除了总能找到某些二次优化问题局部最优解的有效算法的存在。与此同时，他们想知道：在不包含约束条件的简化条件下能够解决三次优化问题么?...然而，这种方法在有约束的二次优化问题中不起作用，这就是为什么Ahmadi和Zhang不能在他们的二次方程中利用它。 但是对于没有约束的三次优化问题，平方和成为寻找局部最优最小解时的重要方法。
二、AMOS2022任务 AMOS 2022 包含两个任务： a) 任务 1 - 腹部器官分割（仅限 CT）：作为一项主要的常规任务，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能...评价指标 两个经典的医学分割指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能。 三、技术路线 任务1的详细流程参考此文AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛。...具体步骤如下：通过阈值分割（20，图像最大值）对图像进行二值化分割，然后采用核大小是5的形态学开操作对二值图像进行处理，再使用最大连通域分析得到人体区域，分析得到人体的bounding box。...4、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是40，损失函数采用多类focal loss。...5、训练结果和验证结果 训练损失和精度 验证损失和精度 6、测试结果 验证集部分结果，左边是金标准结果，右边是预测结果。
向量和矩阵在线性代数中，向量是一个有序数列，矩阵是一个二维数组。在机器学习中，我们经常用向量表示特征，用矩阵表示数据集。...特征值和特征向量对于矩阵 A ，其特征值Eigenvalue 和特征向量Eigenvector 满足：A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} 其中，\lambda\ 是特征值...在机器学习中，线性变换常用于特征变换和降维。实例演示：使用线性变换将二维数据点旋转。...，在机器学习中主要用于理解优化问题和梯度下降算法。...计算协方差矩阵的特征值和特征向量。选择前 (k) 个特征值对应的特征向量构成变换矩阵。
但由于将光电二极管一分为二，井口变小，FWC急剧衰减，dynamicrange衰减严重，拍照 非常容易过曝。三星凭借优秀的ISP和调试能力过曝控制的还可以，但金立M2017驾驭能力就稍弱了。...同样的，二合一的PD越多，对焦越快，但信号损失越严重，目前密度也控制在1%~3% 3.dual PD 将同一个像素底部的感光区域（即光电二极管）一分为二，在同一个像素内即可完成相位信 息捕获。...2.2 PDAF DCC 相位视差和镜头运动之间的转换用离焦转换系数(DCC)表示，其单位为dac/pixel。 DCC为一个无符号量，以正值的形式存储在eeprom中。...2.3.3 DCC校准过程 Lens从远焦移动到近焦总共移动9步，在镜头移动过程中，会获取十张图片，从这十张图片中获取十个相位差的值和10个焦距值，用这些数据进行线性回归，得到DCC值，图像被划分为6X8...个区域，从而形成6X8DCCmap,如下图所示： 2.3.4 校准流程： 打开PD点 马达推到远近焦中间位置 AE曝光 获取Gain map数据 从远焦到近焦取十张图片 PDAF第二步计算DCC
二、AMOS2022任务 AMOS 2022 包含两个任务： a) 任务 1 - 腹部器官分割（仅限 CT）：作为一项主要的常规任务，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能...评价指标 两个经典的医学分割指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能。...具体步骤如下：通过阈值分割（-200，2000）对图像进行二值化分割，然后采用核大小是5的形态学开操作对二值图像进行处理，再使用最大连通域分析得到人体区域，分析得到人体的bounding box。...4、搭建VNet3d网络，使用Adam优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是40，损失函数采用多类focal loss。...5、训练结果和验证结果 训练损失和精度 验证损失和精度 6、测试结果 验证集部分结果，左边是金标准结果，右边是预测结果。
最终，采用平衡交叉熵损失和骰子损失构建了一种新的损失函数来训练模型，进一步提升了平面分割的精度。...该损失评估预测和真实值之间的相似性，将不受前景像素和背景像素比例的影响，即 其中，w，h分别为预测的宽和高；p为预测结果；g为真实值。...本文将交叉熵损失与骰子损失相结合，同时利用2种损失的特性来训练网络，即 其中，ε为权重，用于平衡2种损失；LD在0~1之间；log(LD)将取值范围从0扩展到负无穷区间内，当预测值与真实值相差较大时，LD...本文方法在利用了骰子损失的特性的同时，还提高了损耗的灵敏度。该方法比单纯交叉熵损失更好地解决了类不平衡的问题，且稳定性也优于单骰子损失。...其中RI和SC值越大表示效果越好，VI值越小则表示效果越好。本文分别测试只使用自注意力增强模块和新损失函数时的精度。实验结果见表3。
作为作者的主要贡献，作者提出了一种新颖的、经过安全优化的损失函数，如图1所示，在训练过程中有效地利用了单个行人的关键性。...首先，在第二节中作者回顾了相关工作，然后在第三节介绍作者构建安全适应损失函数的方法。此后，在第四节中作者提供了实验设置，第五节则是实验结果。...李等人[21]的进一步工作通过使用与类别相关的动态调节因子来扩展焦损，以增加稀有类别的影响。这也激励了作者的工作，在焦损中加入了一个关键性组件，以放大处于风险中的单个行人的损失贡献。...RetinaNet：在[30]中的实现中，作者采用了ResNet-50作为基础网络结构，使用学习率为 1e^{-5} 的Adam优化器，应用了在损失平台期减少学习率的调度器（耐心值=3），并以批处理大小为...对于其他类别，如汽车和背景类别，作者将 \kappa 设为0，以保持焦损失的特性。
对于止损的讨论，这是第三篇。 第一篇《币圈的盈利止损》分析了止损的本质是价格进入下降通道，为避免损失扩大而退出，与买入成本无关，并进一步把止损分为盈利止损和亏损止损。...第二篇《止损难难于上青天》重点从心理学层面分析了为什么止损非常难落实。今天分析一下在区块链投资中有效止损的方法。 要有效落实止损策略的核心只有两条：一是时刻保持理智，二是提高认知水平。...如果心里有一个合理的预期，在现实大大超过了这个预期值的情况下，会非常谨慎非常小心了。 止损的前提是意识到风险的存在。...更进一步，既然是固有开销，不可消除，那直接把损失当成自己投资的成本好了。 举个栗子：五次投资，其中两次亏2万，三次赚3万，那就是用4万元的成本赚了9万元的利润。这和做生意一样，你不能幻想无本万利。...这样想就不会有止损的心理障碍了。 当然，如果总是止损，总体损失还比利润大，那就不是止损行为本身的问题，而是你选择投资标的的方法有问题。你需要的是修炼和改进投资方法。
以买入成本进行判断和决策本就是投资大忌。 止损的本质是价格进入下降通道而进行的被动操作，关键因素是价格处于下降通道，不卖出会导致损失扩大。...从这个本质出发，止损就会有两种情况：第一种是亏损止损，价格低于成本价并一直下跌，为控制损失而卖出；第二种是盈利止损，即价格过了最高点，进入下降通道后持续下跌时，及时卖出。...两种情况下卖出都是为了防止资产进一步损失，都叫止损，第一种叫亏损止损，第二种就叫盈利止损。 可见，止损的唯一原因：价格会继续下跌，与成本价无关。 与止损对应的概念是止盈，即在价格不断上涨时套现资金。...可见，止盈与盈利止损在外部情况和内部动因上都是不同的。 虚拟货币投资市场与传统的股市和基金的一个最大区别就是涨多跌少，短暂的下跌后，又是一段长期的上涨行情，所以盈利止损就比亏损止损用的更多。...二是区块链经济主要还是在金融行业，没有实体经济受土地、房屋、设备、技术的影响，加之很多工作是通过程序代码和互联网实现的，而且代码开源，因此他们的发展会是非常迅速的。
我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y，给定一组训练数据 记f在样本(x, y)上损失为 (如二分类中0-1损失 ）令 其中 ，我们的学习目标可以定义为 我们称L为聚聚聚合合合损损损失失失（aggregate...损失是第k大损失的凸上界。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单个样本上的损失 结合起来，如logistic损失，hinge损失，平方损失（L2），绝对值损失（L1）等等。...2.2 损失的分析和优化 受限于排序算子（前k个最大的损失的平均）， 损失的原始形式(2)很难进行优化和理论分析，我们首先推导 损失的一个等价形式，具体的我们有如下引理： Lemma 1 (Lemma...并且当： 其中 根据引理1， 损失(2)等价于 可以看出， k聚合损失等价于优化 的平均损失，其中λ的取值跟具体的k值有关。从等价损失 出发，我们可以更好的理解 损失，特别是在分类问题中。...Figure 2: ATk损失在单个损失上的释义，阴影部分对应正确分类的样本。 以二分类问题为例，由于0-1损失 非凸非连续，很难优化。
衍生到机器学习的应用上，微分学主要用于求解损失函数的极小值问题。即，对于一个无穷可微的函数J(x)，使用梯度下降法和牛顿法寻找它的极小值。...两种方法最大的区别在于，梯度下降法直接沿着函数梯度下降最快，即方向导数最大，函数增长最快的方向迭代优化寻找极值点，而牛顿法则是，间接的通过不断求解某一特定点邻域附近的极值点，来迭代优化寻找极值。...我们知道，函数的极值点一定是存在于其驻点，而驻点又是导数为0的点，于是函数的极值点必然位于其导数为0的点，所以牛顿法需要二阶逼近。...那求解到局部极值点并不能说明损失函数J(x)最优啊？那最优化问题如何保证呢？这时就需要研究损失函数J(x)的凹凸性了，由Jesen不等式得，如果一个函数为凸函数，则函数的局部极值点就是其全局最值点。...就掷骰子来举例，如果事先根据常识假设骰子中每个数字出现的概率都是1/6，每投掷完一次骰子后便重新计算一次概率，通过不断迭代获取最新的概率得到最终估计就是贝叶斯的方法。
Varifocal Loss介绍 在我们开始解释变焦损失之前，我们需要看一下它的前身，焦损失。聚焦损失是经典交叉熵损失的升级。它试图通过对困难数据点分配更多的权重来优化类不平衡问题。...非对称地处理正样例和负样例的变焦损失与同等地处理它们的焦损失不同。这意味着正例子的损失减少量与负例子的损失减少量并不相同。...VFNet的作者发现，用此分类替换预测的边界框和真实值之间的IoU [1]（gt_IoU）可以大大提高性能（COCO为74.7 AP对56.1 AP）。...该星形框还允许在最终预测之前进行更有效和准确的边界框精炼阶段。VFNet在最后一个边界框优化阶段还使用NMS（非最大抑制）来进一步消除冗余框。...第一个是FPN（Feature Proposal Network），第二个是主干CNN，第三个是VFNet Head（使用上文讨论的Varifocal loss和IACS）。
评估指标：骰子相似系数 (DSC) 和归一化表面骰子 (NSD)，将用于评估分割方法性能的不同方面。...本文将采用二阶网络分割提取方法，第一个粗分割网络来定位腹部器官大致区域范围，第二个精细分割网络来分割提取腹部器官，与前面的文章不同之处在于将CT和MR数据混合在一起进行训练。...具体步骤如下：通过阈值分割（-500，5000）对图像进行二值化分割，然后采用核大小是3的形态学开操作对二值图像进行处理，再使用最大连通域分析得到人体区域，分析得到人体的bounding box。...4、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二分类的dice和交叉熵。...10、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多分类的dice和交叉熵。
上一篇《币圈的盈利止损》分析了止损的两种情况：亏损止损和盈利止损，其本质是价格进入下降通道而进行的被动操作，核心是价格下降，与成本价格无关。今天分析为什么止损难落实，明天分析如何破。...格雷厄姆传给他的学生巴菲特的两条投资铁律：第一，永远不要亏损；第二，永远不要忘记第一条。为什么止损那么重要？...那么止损就是一个不得不经常面对的问题。 第二，亏损对投资者的影响巨大。...但不止损还不仅仅限于面子问题。 大多数人都是损失厌恶的，如果不止损，就给自己造成没有真正损失的假相。...对于止损而言，投资人实际感受到的损失要远远大于我们以为的损失。 与“损失厌恶”对应的一个心理学概念是“禀赋效应”。禀赋效应简单的说就是同样的东西，总觉得自己家的值钱，别人家的就不值钱。
脑动脉的精确分割将有助于狭窄的识别和定量表征，有助于动脉硬化、夹层、动脉炎、烟雾病、可逆性脑血管收缩综合征等血管疾病的诊断。 二、CAS2023任务 TOF-MRA脑动脉自动分割。...3）狭窄区域的骰子相似系数。4）狭窄区域的平均豪斯多夫距离（AHD）。...3、计算得到海森增强图像结果，然后再求海森矩阵的最大值，按照最大值的五分之一进行二值化操作，得到最终的脑动脉分割结果。...平均dice：0.51 平均assd：4.72 方案二、深度学习分割脑动脉 1、首先采用脑分割方法提取头部区域，去除多余背景区域，然后根据头部ROI从原始图像和mask提取ROI区域。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二值化的dice和交叉熵。
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