视频中标注了共计约 250000 帧（约 137 分钟），350000 个矩形框，2300 个行人，另外还对矩形框之间的时间对应关系及其遮挡的情况进行标注。 ?...》）中，提出了一种 UnityStyle 自适应方法，该方法可以统一不同摄像机之间的风格差异。...同时，他们使用 UnityStyle 图像来消除不同图像之间的风格差异，使得 query（查询目标）和 gallery（图像库）之间更好地匹配。...然后，他们将所提出的方法应用于重新识别模型，期望获得更具有风格鲁棒性的深度特征用于查询。 ? 团队在广泛使用的基准数据集上进行了大量的实验来评估所提框架的性能，实验结果证实了所提模型的优越性。...拿数据方面来说，不同场景（如室内和室外）、不同季节风格的变换、不同时间（如白天和晚上）光线差异等，获取的视频数据都会有很大差异，这些都是行人重识别的干扰因素。
赛题的评价指标为MAP@5： 解决方案 我们整体通过“全身”、“鱼鳍”两条路径进行模型的训练和学习，将两条路径学习得到图像的Embedding进行concat融合，最终计算Embedding之间的余弦相似度来获得测试集的预测结果...数据增强角度:通过对数据集进行分析，我们发现许多个体差异很大程度上依赖于纹理差异。因此，我们认为锐化和灰度缩放可以使模型增加纹理的影响，减少对颜色的依赖。...step 2: 我们进一步使用step 1中的伪标签来辅助训练鱼鳍模型，然后将鱼鳍模型与鱼身模型进行集成，接着使用新的集成模型通过设置一个相对较低的阈值来获得新的伪标签以进行下一步迭代。...2来当作验证集会发生泄露），而相同fold的模型之间集成则不会存在该问题（因为所使用训练和验证数据之间没有交叉），并且我们还可以通过贝叶斯优化的方法对每个模型输出Embdding进行加权以获得更高的线下验证分数...那么如何对不同折之间的模型进行集成呢，我们通过对不同折生成的提交文件中的推理结果进行重新排序，通过对不同预测位置（top1-5）、不同fold的提交文件赋予不同的权值生成排序结果，具体可以参考【5】。
这篇文档是查找 API 的参考，Django 用这些API 构建数据库查询的WHERE 子句。若要学习如何使用 查找，参见执行查询；若要了解如何创建 新的查找，参见自定义查找。...注册 API Django 使用RegisterLookupMixin 来为类提供接口，注册它自己的查找。...查询表达式API 查询表达式API是一个通用的方法集，在查询表达式中可以使用定义了这些方法的类，来将它们自身转换为SQL表达式。直接的字段引用，聚合，以及Transform类都是遵循这个API的示例。...查找是一个查询表达式，它的左边是lhs，右边是rhs；lookup_name用于构造lhs和rhs之间的比较，来产生布尔值，例如lhs in rhs或者lhs > rhs。...这个方法可以被覆写，来调整lhs的处理方式。 compiler是一个SQLCompiler对象，可以像 compiler.compile(lhs)这样使用来编译lhs。
·用Python的float实例来表示的浮点数 ·BooleanField 有两个选项的时候（男/女）， 不使用字符串 字符串占用空间大。...他们之间的任何组合将会发生错误的结果 ·TimeField ·使用Python的datetime.time实例表示的时间，参数同DateField ·DateTimeField...过滤器：过滤器就是一个函数，基于所给的参数限制查询集结果，返回查询集的方法称为过滤器。 查询经过过滤器筛选后返回新的查询集，所以可以写成链式调用。.../缓存集 查询集的缓存：每个查询集都包含一个缓存，来最小化对数据库的访问 在新建的查询集中，缓存首次为空，第一次对查询集求值，会发生数据缓存，django会将查询出来的数据做 一个缓存，并返回查询结果...，以后的查询直接使用查询集的缓存。
但现在问题是：我们没有标注数据，怎么知道哪些文本是相似的，哪些是不相似的呢？SimCSE 相出了一种很妙的办法，由于预训练模型在训练的时候通常都会使用 dropout 机制。...——DiffCSE主要还是在SimCSE上进行优化（可见SimCSE的重要性），通过ELECTRA模型的生成伪造样本和RTD（Replaced Token Detection）任务，来学习原始句子与伪造句子之间的差异...作者提出使用基于dropout masks机制的增强作为不敏感转换学习对比学习损失和基于MLM语言模型进行词语替换的方法作为敏感转换学习「原始句子与编辑句子」之间的差异，共同优化句向量表征。...数据集准备 项目中提供了一部分示例数据，我们使用未标注的用户搜索记录数据来训练一个文本匹配模型，数据在 data/LCQMC 。...若想使用自定义数据训练，只需要仿照示例数据构建数据集即可： 训练集： 喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生 我手机丢了，我想换个手机 大家觉得她好看吗 晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？
我们当然希望所查询的样本提供的信息是全面的，各个样本提供的信息不重复不冗余，即样本之间具有一定的差异性。...但是如果每次迭代查询一批样本，那么就应该想办法来保证样本的差异性，避免数据冗余。 从上图也可以看出来，在相同数目的标注数据中，主动学习算法比监督学习算法的分类误差要低。...网络结构 VAE和对抗网络之间的最大最小博弈是这样进行的：VAE试图欺骗对抗网络去预测，所有的数据点都来自已标注池；对抗网络则学习如何区分潜在空间中的不相似性。...其结构如下： VAE和对抗网络之间的最大最小博弈是这样进行的：VAE试图欺骗对抗网络去预测，所有的数据点都来自已标注池；对抗网络则学习如何区分潜在空间中的不相似性。...size的候选集，再用集覆盖的思路来选择特征差异大的样本； 是2的扩展，通过在梯度嵌入空间聚类来选样本，从而避开人工给定候选样本集大小的问题。
2 使用的人员已经熟悉了有MONGODB 的生活，从用过MONGODB 后一直都是稳定的，大家认同感很强 其实MONGODB 的分片组成是通过 路由，分片的集群，和config server 来组成的...4 任何对分片数据的访问，都需要通过MONGOS 来进行，不应该通过单独访问数据分片的复制集来进行处理。...问题3 是否可以使用单机作为分片集的节点，当然是可以，但在生产强烈不建议这样做，如果是不重要的数据或者测试，节省相关的资源是可以的。 ?...使用范围查询会对针对某一块的固定值的查询或一个指定范围的查询落在一个分片键的位置上这样的对查询有利，数据会很快的被提取，但毛病是分片键可能很难做到数据分布更均匀，对数据的均匀分布在每个分片键上其实是一个可能会遇到的问题...当然这事不算晚，重要的是如何选择分片，以及在什么情形下怎么分片，这的还的找一期来 论论。 ?
在开发过程中，我们经常需要修改和更新模型的字段以适应应用程序的需求变化。当模型之间存在关系，特别是外键关系时，如何有效地更新这些关系是开发人员需要注意的重要问题之一。2....更新方法探讨在 Django 中，更新模型字段的方法有几种。常见的方式是使用模型实例的 save() 方法来保存修改。...对于外键字段的更新，我们可以使用直接设置外键字段的方式，而不需要每次都查询外键表中的对象。...高级用法：使用 update() 方法批量更新字段除了直接设置外键字段外，还可以使用 Django 的 update() 方法来批量更新查询集中的对象。...进一步阅读Django 官方文档Django 模型字段参考Django 模型管理器与查询集通过深入学习和实践，你将更加熟练地掌握 Django 中模型字段更新的技术，并能够更好地应用于实际项目中。
我们当然希望所查询的样本提供的信息是全面的，各个样本提供的信息不重复不冗余，即样本之间具有一定的差异性。...但是如果每次迭代查询一批样本，那么就应该想办法来保证样本的差异性，避免数据冗余。图片从上图也可以看出来，在相同数目的标注数据中，主动学习算法比监督学习算法的分类误差要低。...网络结构VAE和对抗网络之间的最大最小博弈是这样进行的：VAE试图欺骗对抗网络去预测，所有的数据点都来自已标注池；对抗网络则学习如何区分潜在空间中的不相似性。...其结构如下：VAE和对抗网络之间的最大最小博弈是这样进行的：VAE试图欺骗对抗网络去预测，所有的数据点都来自已标注池；对抗网络则学习如何区分潜在空间中的不相似性。...size的候选集，再用集覆盖的思路来选择特征差异大的样本；是2的扩展，通过在梯度嵌入空间聚类来选样本，从而避开人工给定候选样本集大小的问题。
FloatField：用Python的float实例来表示的浮点数 DateField[auto_now=False, auto_now_add=False])：使用Python的datetime.date...这些设置是相互排斥的，他们之间的任何组合将会发生错误的结果 7....模型类的查询 查询集表示从数据库中获取的对象集合 查询集可以含有零个、一个或多个过滤器 过滤器基于所给的参数限制查询的结果 从Sql的角度，查询集和select语句等价，过滤器像where和limit子句...接下来主要讨论如下知识点 查询集 字段查询：比较运算符，F对象，Q对象（1）模型类查询集合 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集，因此可以写成链式过滤 惰性执行：...，直接使用[0] 模型查询集的缓存 这构成了两个查询集，无法重用缓存，每次查询都会与数据库进行一次交互，增加了数据库的负载 print([e.title for e in Entry.objects.all
这里咱们尽量把模型认为比较“难”的样本选出来让人工标注。至于如何体现这个难，下面在介绍查询策略的时候进行详细说明。而差异性原则主要是选择的样本需要有一定的差异性。...目前我们线上主要也使用的这种基于委员会的查询策略，使用三种预训练权重去训练三个分类器，然后考虑每个分类器的预测结果来获取最低置信度的样本。...差异性比较大的样本主要考虑使用SimBERT从语义相似度最远的角度来实现。SimBERT主要用于计算文本语句的相似度。...使用三个分类器分别去预测未标注数据集，将分类器预测不一致的、置信度较低的样本挑选出来作为候选标注样本； (3) 基于SimBERT获取语义相似度较远的样本 上面已经得到了不确定性较高的样本，这里主要从差异性较大的角度来进一步筛选样本...使用SimBERT来计算已有的训练集和候选标注样本集的相似度，选择相似度较大的样本作为候选标注样本； (4) 结合业务视角选择最终的样本 上面已经从主动学习的角度选择了候选标注样本。
我们从去重后的数据中抽取了一些样本，并使用Perspective API对其进行了标注来创建色情分类数据集然后，我们用这个数据集微调BERT模型，产生一个色情分类器。...然而，我们观察到评分器的评估与人类的评估之间的相关性在不同语言之间存在差异，而且扩大训练集并没有显著提高评分器的准确性。...它包括三个阶段：a）长度选择，这是一个基于规则的过滤器，选取超过32K字节的样本；b）统计过滤器，利用统计特征来识别和移除异常数据；c）困惑度过滤器，利用困惑度的差异来评估文本片段之间的连贯性，过滤掉上下文不连贯的样本...请注意，我们仅基于困惑度差异而不是困惑度本身来过滤数据，这可以在很大程度上减少估计器本身引入的偏差（使用哪个模型来计算困惑度）。...同样的逻辑也适用于在不同语言之间设定阈值；因此，我们针对每个领域单独调整阈值。 使用验证集来简化过程，只关注边缘案例。
该数据集包含各种强度 Level （如雨、雾、阴天和日冕/阴影）的增强数据。...Image Datasets 近年来，深度学习在计算机视觉任务中的成功在一定程度上取决于大型图像数据集的数量和质量。现有的数据集在大小、环境条件、标注和传感器模态等方面存在显著差异。...因此，本文引入了CMMD，一个样本高效且分布无关的图像质量指标，该指标估计了两个数据集的CLIP[31]嵌入的最大均值差异。 在作者的工作中，作者利用FID和CMMD来分析A-BDD。...这两个指标在大多数增强集上生成了类似的结果，但在所需的数据集大小上有差异。作者的关注点在于，使用图像质量指标来选择增强数据，以帮助解决感知算法中的性能缺陷。...作者提出使用基于特征的图像质量指标，如FID和CMMD，来识别给定图像识别用例中的有前途的合成数据。特别地，作者观察到图像质量指标分数和模型细调与增强数据的成功之间存在很强的相关性。
正是由于图像采样时没有考虑到语义，因而在采样不同域（即不同分布，如白天和黑夜、晴天和雨天等场景）时，采样结果（即图像像素）与域特性强相关，导致了域间差异性。...无限粒度性包含开放域特性，是更高的追求目标。这个方向的研究还很初步，特别是业界还没有能被普遍接受的开放域识别数据集和评价指标。这里最本质的问题之一，是如何向视觉识别中引入开放域能力。...现有的zero-shot任务，都是使用不同方法，将信息泄露给算法，而泄露方式的千差万别，导致不同方法之间难以进行公平对比。...另外，在NLP中提出来的scaling law，其本质在于使用更大的模型来过拟合预训练数据集。...如果要把不同的setting统一起来，可以认为它们无非考虑三个数据集，即预训练数据集 Dpre （不可见）、目标训练集 Dtrain 、目标测试集 Dtest （不可见且不可预测）。
首先样本层面优化文本分类任务需要解决如何又快又好的获取人工标注数据集、如何解决样本不均衡问题和如何获取更多的训练样本三个问题；然后通过主动学习可以又快又好的获取人工标注数据集以及通过损失函数解决样本不均衡问题...下面是主动学习基本流程图： 图1 主动学习基本流程 2.3 主动学习查询策略的设计原则 主动学习最重要的是如何选择高价值样本进行标注，这里选择策略的设计主要有两个原则：不确定性原则和差异性原则。...我们线上也主要使用基于委员会的策略来选择不确定性高的样本进行标注。...小结下，本节主要通过主动学习从而又快又好的获取人工标注数据集，主要介绍了主动学习的作用、基本流程、查询策略的设计原则以及线上使用的主动学习策略。...线上使用的enlarge策略有利用simbert模型基于语义相似度来检索相似文本从而给无标签数据集D0打上伪标签。还可以使用初始分类器f0预测D0来打上伪标签。
在未标记的数据集上使用主动学习的步骤是： 首先需要做的是需要手动标记该数据的一个非常小的子样本。 一旦有少量的标记数据，就需要对其进行训练。...从这个池中选择的训练样本由oracle标记。 基于查询的主动学习方法 这种基于委员会查询的方法使用多个模型而不是一个模型。...最小置信度：(Least confidence) 最小置信度=1（100％置信度）和每个项目的最自信的标签之间的差异。...置信度抽样间距（margin of confidence sampling） 不确定性抽样的最直观形式是两个置信度做高的预测之间的差值。也就是说，对于该模型预测的标签对比第二高的标签的差异有多大？...抽样比率 （Ratio sampling） 置信度比是置信度边缘的变化，是两个分数之间的差异比率而不是间距的差异的绝对值。
对于搜索引擎来说， 尽管无法靠人工来标注大量训练数据，但是用户点击记录是可以当做机器学习方法训练数据的一个替代品，比如用户发出一个查询，搜索引擎返回搜索结果，用户会点击其中某些网页,可以假设用户点击的网页是和用户查询更加相关的页面...而随着影响相关度的因素变多，使用传统排序方法变得困难，人们就想到通过机器学习来解决这一问题，这就导致了LRT的诞生。...且只有Top Query（被搜索次数较多的Query）才能产生足够数量能说明问题的搜索日志。 2.3 公共数据集 现存一批公开的数据集可以使用 1....不同的查询，其相关文档数量差异很大，转换为文档对之后，有的查询可能有几百对文档，有的可能只有几十个，最终对机器学习的效果评价造成困难。...一般可以用两个分布概率之间的距离远近来度量相似性，KL距离就是一种衡量概率分布差异大小的计算工具，通过分别计算h与g的差异大小及f与g的差异大小，可以看出f比h更接近的最优函数g，那么在这个函数中，我们应该优先选
在未标记的数据集上使用主动学习的步骤是： 首先需要做的是需要手动标记该数据的一个非常小的子样本。 一旦有少量的标记数据，就需要对其进行训练。...从这个池中选择的训练样本由oracle标记。 基于查询的主动学习方法 这种基于委员会查询的方法使用多个模型而不是一个模型。...最小置信度：（Least confidence) 最小置信度=1（100％置信度）和每个项目的最自信的标签之间的差异。...置信度抽样间距（margin of confidence sampling） 不确定性抽样的最直观形式是两个置信度做高的预测之间的差值。也就是说，对于该模型预测的标签对比第二高的标签的差异有多大？...抽样比率 （Ratio sampling） 置信度比是置信度边缘的变化，是两个分数之间的差异比率而不是间距的差异的绝对值。
3 我们的数据 数据集：安装在汽车上的照相机收集的数据集。整个数据集包含约27000张德国道路的图像，这些图像是在晴天和干燥条件下进行40次不同行驶拍摄到的。...4 数据标注的困难 因为数据集缺少标签，因此我们需要一种方法解析每张图像，针对每种类型的道路损坏对相关像素进行细分，并为像素标注相应损坏严重性类别的标签。...我们的任务：通过从下拉菜单中选择相应的严重性标签来标注图像中的油漆损坏。我们选择以下简单的严重等级： •1-轻度损坏 •2-中等/中度损害 •3-严重损坏 图4为 MTurk标注界面的示例。...我们使用交并比（IoU）量化了同一张图片中不同标注者之间的协议分数，根据协议分布，大多数标签的注释完全没有重叠（如图5），表明对于非专家而言，标注涂料损坏是一项困难任务。 ?...7 结束语 深度学习模型在精选数据集上表现非常出色，但在非结构化数据上仍有很大改进空间，应用计算机视觉模型执行自动道路损坏检测时，必须考虑的一些重要因素，包括： •如何正确地对不同类型的损害进行分类
然而，深度学习模型通常需要大量标注数据来进行训练，而在许多实际应用中，获取大量标注数据既昂贵又耗时。...在迁移学习中，源领域和目标领域之间通常具有一定的相似性，但也可能存在差异。迁移学习的关键在于如何利用源领域的知识来加速目标领域的学习过程。...当我们在一个新的图像数据集上进行分类时，可以直接使用这些预训练模型，并在新数据集上进行微调，从而提高分类精度。...通过适应源领域（普通图像数据集）和目标领域（医学影像数据集）之间的分布差异，显著提高了医学影像分析的准确性。 自动驾驶：自动驾驶系统需要识别大量的道路和环境信息。...然而，在训练模型时，可能使用的是某一特定地区的标注数据集，而实际应用中则面临不同地理区域的道路情况。
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