记录一下自己在实验中发现的一个问题，我使用了别人的评测函数（matlab写的），我自己用python实现了一个，通过对生成图像和图像标签进行评测，结果吻合，实现没问题。...但有趣的是我在训练过程中，得到的最优模型，在python中得到的指标与matlab对生成结果评测却不相同。...通过控制变量，找到了原因所在，开始我转图像是通过tensor转numpy，然后通过scipy.misc.imsave转成图片格式，matlab测的指标有所降低。...后来我直接将tensor通过transforms.ToPILImage转成PIL image格式，然后转成图片格式，此时matlab测的指标与python中一样。...建议不要使用scipy.misc.imsave函数，还是使用torchvision中的transforms，查了一下transforms.ToPILImage，有保护值范围，scipy.misc.imsave
读取图像一般是两个库：opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks...： 使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。...img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() 4、使用pytorch...读取一张图片并进行分类预测 需要注意两个问题： 输入要转换为：[1，channel，H，W] 对输入的图像进行数据增强时要求是PIL.Image格式的 import torchvision import...：") print(true_labels) print("预测的标签是：") print(output_labels)
你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。 有很多方法可以重新构建您的预测问题，既可以简化预测问题，也可以揭示更多或不同的信息进行建模。重构最终可以导致更好和/或更强大的预测。...在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道： 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...如何将你的时序预测问题作为一个分类预测问题来进行重构。 如何用不同的时间范围重构时序预测问题。 让我们开始吧。 重构预测问题的好处 重新审视你的问题，是探索对将要预测的事物的另一种观点。...时间范围是正在预测的未来时间步数。 下面是5种不同的方式，这个预测问题可以在不同的时间范围内重新表达： 预测未来7天的最低温度。 预测30天内的最低温度。 预测下个月的平均最低气温。...具体来说，你了解到： 如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。 如何将您的预测问题作为分类问题。 如何设计预测问题的替代时间范围。
但2个月后，他在手机上打开网站，看到他的帅气图像被压成一个小盒子，或者图像被不成比例地压扁，他略微生气跟你(前端)说，给你半天的时间，立马解决。如果解决不了，那在给你半天的时间。...对于刚入门的不久的前端小伙伴可能给他一个礼拜也解决不了，因为要兼容所有的端，这时候他要怎么办呢？这里有一种方案，可以解决所有屏幕大小、所有卡片大小或任何其他用例上的问题，我们来看看这个万能的方法。...将图像导入到我们的组件中，然后将其放在页面上，下面是正常默认的情况： ? 在不同的视口上，图片随着屏幕的变化而变化。在不同的消费设备上有超过10,000种不同的屏幕尺寸。有小到360px宽的手机。...有5k台imac，也有 4k电视，这么多尺寸，我们要怎么去适配图片呢？ 把外围容器的大小写死怎么样？...这样也能完美用 css 的方法来解决图片定位，大小的问题。
本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型，并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。...这是一个多步多元的时间序列预测问题。 特征也非常的少 有500个商店组合，这意味着要预测500个时间序列。 数据预处理 深度学习模型擅长自行发现特征，因此可以将特征工程简化到最少。...对于这个问题，可以选择 180 天（6 个月）的输入序列长度。通过在数据集中的每个时间序列上应用滑动窗口来构建序列数据。...时间依赖的训练-验证-测试分割存在一个问题，即模型没有在最近的验证数据上进行训练，这影响了模型在测试数据上的表现。...为了解决这个问题，模型在过去 3 年的数据（2014 到 2016 年）上进行训练，并预测 2017 年的前 3 个月，这用于验证和实验。
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。...这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。...因为是时间序列预测，所以注意力机制中不需要因果关系，也就是没有对注意块应用进行遮蔽。 从输入开始:分类特征通过嵌入层传递，以密集的形式表示它们，然后送到Transformer块。...对分类和静态特征嵌入进行平均，并与数字特征组合形成具有形状(batch_size, window_size, embedding_size)的张量，为Transformer块做好准备。...当放弃整体打乱而选择局部打乱时，效果有所改善;引入轻微的时间偏差提高了预测的准确性。
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。...PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。...PyTorch-Forecasting提供了几个方面的功能： 1、提供了一个高级接口，抽象了时间序列建模的复杂性，可以使用几行代码来定义预测任务，使得使用不同的模型和技术进行实验变得容易。...除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。...4、通过统一的接口方便模评估：实现了QuantileLoss，SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标，支持Pytorch Lighting 这样可以直接使用早停和交叉验证等训练方法 使用方法也很简单
最近不少小伙伴在编辑文章上传图片的时候，偶尔会出现以下报错 图像后期处理失败，可能是服务器忙或没有足够的资源。请尝试上传较小的文件。...推荐的最大尺寸为2500像素 其实会有很多原因导致这个问题的出现，可以按照下面几点进行排查，尝试解决。...1、检查php版本是否7.0以上， 2、检查 php 的 upload_max_filesize ，允许上传文件的最大尺寸是否太小。 3、php 是否有加载 imagick 模块。...4、重命名您的文件，不要使用奇怪的文件名！撇号、引号、感叹号——诸如此类的东西是有风险的。尝试将您的文件重命名为只有 az 和数字的名称。 5、清除浏览器的缓存。...6、使用插件 「Disable "BIG Image" Threshold」，启动插件后，即可禁用「大图像」阈值。
对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...由于这是一个回归问题(即我们试图预测一个连续值)，最简单也是最安全的损失函数是均方误差。这提供了一种稳健的方法来计算实际值和模型预测值之间的误差。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...由于这是一个回归问题(即我们试图预测一个连续值)，最简单也是最安全的损失函数是均方误差。这提供了一种稳健的方法来计算实际值和模型预测值之间的误差。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。我们的预测程序，可以从任何地方对任何合理数量的步骤进行预测，红线表示预测。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。
这是3月26日新发的的论文，微软的研究人员简化的基于mamba的体系结构，并且将其同时应用在图像和时间序列中并且取得了良好的成绩。...这使得能够提取具有增强的全局可见性和能量集中度的关键数据模式。Mamba结合MLP进行信道混合可以弥补小规模网络的性能差距，但对于大型网络可能存在同样的稳定性问题。...在多变量长期预测中，也显示出了很强大的能力，使用预测查询窗口96的所有数据集的长∈{96,192,336,720}。...包括最新的时间序列域的最新方法，如FourierGNN， CrossGNN，TiDE， SciNet， FreTS，PatchTST，以下结果是基于所有数据集大小为96的查找窗口 微软SiMBA体系结构的引入标志着视觉和时间序列分析领域的重大进步...SiMBA解决了稳定性问题，同时在不同的指标上提供卓越的性能，为处理复杂的数据任务提供了无与伦比的能力，同时将一个模型应用在图像识别和时间序列中，这个研究还是很有意思。
为了解决这个问题，我们可以训练一个多标签分类器来预测这两个类（狗和猫）。但是，我们仍然不知道猫或狗的位置。在图像中识别目标（给定类）位置的问题称为定位。...每个窗口作为一个样本，使用分类器进行预测，该分类器预测窗口中的目标的类别（如果什么都没有则为背景）。因此，我们知道图像中的目标的类别和位置。 听起来很简单！ 那么还有一些问题。...想法是我们在多个尺度上调整图像的尺寸，并且我们依靠这样一个事实：我们选择的窗口大小完全包含了某个调整过尺寸的图像中的目标。最常见的情况是，图像被下采样（缩小），直到某些通常条件达到最小尺寸。...你可以通过结合两个类的方法来计算每个类出现在预测框中的概率。 预测出了SxSxN个 boxes。然而，这些框中的大部分都具有低置信度分数。...但是，可能并不那么简单，请查看此图表，它比较了SSD，YOLO和Faster-RCNN在各种大小物体上的性能。 在大尺寸下，SSD似乎与Faster-RCNN类似。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类。...该文应用不同sample rate的空洞卷积以级联或者平行的方式来处理分割任务中的多尺寸问题。...论文提出了一个名为MaskLab的模型，它可以产生三个输出：box检测、语义分割和方向预测。MaskLab建立在Faster-RCNN对象检测器之上，预测框提供了对象实例的准确定位。...图10 MaskLab产生三种输出，包括box预测（来自Faster-RCNN）、语义分割logits（用于像素分类的logits）和方向预测logits（用于预测每个像素对其相应实例中心的方向的logits...建立在Faster-RCNN之上的MaskLab生成了box预测、语义分割逻辑（用于像素级分类的逻辑）和方向预测逻辑（用于预测每个像素对其相应实例中心的方向的逻辑）。
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。...FPN 的核心理念是构建一个具有多层特征金字塔形式的网络，通过跨层级连接和上采样来实现对不同大小的物体进行检测。...图中放大的区域就是横向连接，这里1*1的卷积核的主要作用是减少卷积核的个数，也就是减少了feature map的个数，并不改变feature map的尺寸大小。...底层特征提取网络 底层特征提取网络通过多个卷积层来提取不同尺寸的特征图。...FPN 示例如下，注，此处非pytorch的代码，仅为示例。
能否找到一种监控机制，能准确的捕获同步和非同步网络中对时钟的具体要求？本文通过介绍一篇SIGMETRICS2020会议上的一篇文章来回答这些问题。该文有详细版本，如感兴趣可以留言获取。...为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。...当调节器的内部逻辑依赖于完美的时钟时，它具有“免整形”特性，即，调节由先进先出（FIFO）系统引起的突发性增加的调节器不会 增加流量的最坏情况延迟[3]。实际上，调节器使用的时钟与实际时间略有不同。...我们为该问题提供了理论基础，并确定了非同步和同步网络中延迟分析的影响范围。 方法 上限时间模型 我们首先建立一个时间模型，该时间模型依赖于[2]中提供的模型。...如果流的输入数据到达太快，则将数据包存储在PFR缓冲区中（每个流具有一个FIFO队列），直到最早可以释放数据包而不违反到达曲线约束的时间。
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...马上看配置4就会明白 为了便于说明问题，我们给配置3和配置4一个模拟的结果，程序结果参考reference文献。...lstm1 存放的就是全部时间步的 hidden state。...state_h 存放的是最后一个时间步的 hidden state state_c 存放的是最后一个时间步的 cell state 一个输出例子，假设我们输入的时间步 time step=3 [array...lstm1的最后一个时间步的值相同。
为了防止抓取检测器混淆属于不同对象的抓取，用于预测抓取的特征映射应该具有大的接收场，尤其是当存在重叠时。...λ用于平衡两个独立任务的损失，本文中设置为1/NRoI，NRoI是抓握检测损失中使用的RoI数。 IV．实验 A. 实施细节 我们的网络是在PyTorch上实现的。...从表I和图6，我们可以得出结论，锚尺寸是网络训练的重要超参数。适当的锚尺寸将为回归提供更好的先验，从而减少训练的难度。此外，k的值也会影响最终的结果。...结果的可视化检测结果的可视化如图5所示。在每个图像中，每个检测到的对象都显示出具有最高可抓取分数的抓握。...代替执行具有最高可抓握分数的抓握，选择最接近目标中心且具有大于0.5的可抓握分数的抓握作为抓握配置。从表II中可以看出，我们的算法在所有8个目标上的预测和执行总体成功率分别为89％和84％。
水平翻转训练图像效果很好。我将所有训练数据水平翻转。这已经是一个非常普遍的数据增强/扩充方法了。 3. 小尺寸锚点。查看训练数据，我看到很多小的边界框，于是决定添加更多的小尺寸锚点。...由于模型生成的边界框相当准确，所以我只需要选择将哪些预测边界框添加到训练数据集中，所以过程还是相对较快。 我决定使用Faster-RCNN，因为经过一个快速测试，它比R-FCN实现了稍微更好的结果。...我在NMS阶段之前检查了Faster-RCNN的结果，发现它经常产生一些具有相似置信区间和位置的封闭边界框。...只保留置信区间最上层结果，抛弃其他所有的结果，听起来有点浪费，尤其是当结合使用多个模型或测试时间扩充以后。...我最终提交的结果，训练了3个Faster RCNN模型，对于所有图像的每个预测，翻转和±20％调整大小。 我将所有结果结合，禁用原始NMS，并通过Flexible NMS进行后处理。
相比图像层面的二维物体检测问题，如何通过图像理解物体在三维空间中的位置通常更加复杂。...由于特定类型物体具有较强的尺寸先验，比如车辆的宽、高、长，往往由车辆类型决定。...而观察车辆的角度对于车辆在图像中的外观特征具有很大的关联性，因此，通过收集数据集并进行前期的3D标定，对于学习图像特征到车辆3D属性具有重要的意义。...预测网络如下图： ? 图7: 实现残差尺寸预测的网络结构 网络的输入为变换的车辆表面和2D框图像上下文特征；输出为真实3D框坐标与预估坐标的差值，公式如下： ?...同时，3D目标检测问题也面临更多的挑战，主要的区别在于不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D空间中，需要有绝对的尺寸估计。
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