通过重新训练原始数据集的子集来减少目标检测模型的推理时间

是一种优化目标检测模型性能的方法。这种方法利用子集数据代表整个数据集，通过精心选择和筛选数据子集，可以减少模型训练和推理所需的计算资源和时间消耗。

该方法的步骤如下：

数据集划分：将原始数据集分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和优化，测试集用于评估模型性能。
数据筛选：从训练集中筛选出代表性的子集数据。可以根据数据的多样性、代表性和重要性进行筛选，确保子集能够保持整个数据集的特征和分布。
子集训练：使用筛选出的子集数据进行目标检测模型的训练。相比于使用整个数据集进行训练，使用子集数据进行训练可以显著减少训练时间和资源消耗。
模型优化：对训练好的模型进行优化，以提升模型的性能和推理速度。可以采用模型剪枝、量化和蒸馏等技术来减小模型大小和计算复杂度。
推理时间减少：通过重新训练原始数据集的子集，优化后的目标检测模型在推理阶段可以显著减少时间消耗，提高模型的实时性和响应速度。

该方法的优势包括：

节省计算资源：通过使用数据子集进行训练和优化，减少了计算资源的需求，提高了训练和推理的效率。
提高模型性能：通过精心选择代表性的子集数据进行训练，可以提高模型的性能和准确度。
加速推理速度：优化后的目标检测模型在推理阶段可以显著减少时间消耗，提高了模型的实时性和响应速度。

应用场景：该方法可以应用于需要实时或高效目标检测的场景，例如智能安防监控、智能交通系统、自动驾驶、人脸识别和物体识别等领域。

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例如： pip install tensorflow-gpu==1.8.0 如果使用pip安装失败的话，则应当升级pip，如果使用pip来升级自身的识别的话，就可以使用conda来安装一个最新的pip来解决这个问题...最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray，其中n为该图片中实例的个数 ? 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标，主要打标的区域选对类别即可。...数据集获取：关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。...7、接着就可以使用模型进行训练了，其训练的文件是train_shapes.py. 其中需要修改的为 a、在类DrugDataset()里的 ?...修改为自己的类别顺序 b、在类ShapeConfig()里的 ? ? ? 到此就可以测试自己训练的模型结果了。 9、最后的测试结果如下： ?

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虽然为了解决第一个问题，每年都会提出新的解决方案，但第二个问题主要是通过生成新数据集的繁琐任务来解决。我们已经注意到一些原因，这些原因要求在公共数据集中有大量的小目标来训练小目标检测器。...用于目标检测的数据增强提出了两个主要挑战：（i）生成新目标和（ii）集成这些目标以使其适应新场景。前者主要通过重用不同位置的现有目标或通过重新缩放函数调整其比例来解决。...数据扩充数据增强策略被广泛用于训练视觉模型，以最大限度地减少训练和测试子集之间的偏差，即产生更通用的模型。数据扩充主要有两种类型：基本的图像处理和生成合成方法。...因此，我们将训练DS-GAN学习如何将HR目标减少到该范围。我们在UAVDT数据集上用汽车类别验证了我们的小物体检测方法的数据扩充。...生成具有准备用于训练对象检测器的合成对象的数据集的运行时间相当快。小目标生成，包括GAN的执行和目标分割，每秒创建12.6个目标。

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分类问题和回归问题的常用术语：样本或输入：进入模型的数据点预测或输出：从模型出来的结果目标：真实值；理想状态下，模型应该能够预测到的值类别：分类问题中供选择的一组标签真值或标注：数据集的所有目标，通常是人工收集二分类...K-fold 交叉验证（k-fold validation）思想：K折交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术，其基本思想是将原始数据集分成K个子集，每次选择其中的K-1个子集作为训练数据集，剩余的一个子集作为测试数据集...= model.evaluate(test_data)注意一点：原始数据分成训练集train、验证集valid和测试集test；先在训练集上进行训练，接着在验证集进行评估；模型通过后，然后在train...通过减小网络大小，可以限制模型的复杂度，减少模型对训练数据的过度拟合，从而提高模型在新数据上的泛化能力。...具体来说，减小网络大小可以通过以下几种方式实现：减少层数：减少网络中的层数可以降低模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。减少节点数：减少每层的节点数也可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。

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炸裂！轻量化YOLO | ShuffleNetv2与Transformer结合，重塑YOLOv7成就超轻超快YOLO

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为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

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编辑：肖琴【新智元导读】FAIR何恺明等人团队提出3D目标检测新框架VoteNet，直接处理原始数据，不依赖任何2D检测器。...该模型设计简单，模型紧凑，效率高，在两大真实3D扫描数据集上实现了最先进的3D检测精度。当前的3D目标检测方法受2D检测器的影响很大。...该模型设计简单，模型尺寸紧凑，而且效率高，在ScanNet和SUN RGB-D两大真实3D扫描数据集上实现了最先进的3D检测精度。...图1：基于深度霍夫投票模型的点云3D目标检测我们利用了PointNet++，这是一个用于点云学习的分层深度网络，以减少将点云转换为规则结构的需要。...综上所述，我们工作的贡献如下：在通过端到端可微架构进行深度学习的背景下，重新制定了霍夫投票，我们称之为VoteNet。

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YOLO v9

GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。...它可用于获取完整信息，使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。...然而，以上方法在训练和推理过程中存在不同的缺点。例如，可逆架构需要额外的层来结合重复输入数据，这会显著增加推理成本。...我们通过引入可逆架构来保持完整信息，但是将主分支添加到可逆架构中将消耗大量推理成本。我们分析了图 3（b）的架构，发现当添加从深层到浅层的附加连接时，推理时间将增加 20%。...当我们将输入数据重复添加到网络的高分辨率计算层（黄色框）时，推理时间甚至会超过两倍。由于我们的目标是使用可逆架构获取可靠的梯度，“可逆”并非推理阶段的唯一必要条件。

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FedPylot，联邦学习框架下的YOLOv7实时目标检测与隐私保护研究！

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ContextVLM 使用视觉-语言模型实现自动驾驶车辆的环境和驾驶上下文识别！

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代码开源：AMFD 框架助力多光谱行人检测的精度与速度提升！

为了尽量减少推理时间，许多研究行人通过知识蒸馏来压缩模型，这种方法旨在将信息从大型教师网络传递到紧凑型学生网络，从而减少模型推理时间。近期，针对多光谱目标检测领域，提出了许多基于特征的知识蒸馏方法。...在KAIST [3]数据集上，作者的AMFD蒸馏方法能够将学生网络的平均误检率（）降低到比教师网络低0.4%，同时推理时间减少到教师网络的一半。...BAANet [10] 利用模态相关性为两种模态重新校准注意力机制。MSDS-RCNN [25] 通过同时进行行人检测和分割来增强行人检测性能。...当使用改进的标注进行训练时，两阶段学生网络的推理时间减少了58.3%，甚至下降了0.4%；同时，一阶段学生网络的推理时间减少了66.7%，而只高出2%。...作者比较了在全部，白天和夜间子集下的_MR_以及推理时间与最先进的方法。

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如何解决过拟合：重新清洗数据，数据不纯会导致过拟合，此类情况需要重新清洗数据。增加训练样本数据。降低模型复杂程度。增大正则项系数。采用dropout方法。...训练集和测试集必须从完整的数据集中均匀取样。均匀取样的目的是希望减少训练集、测试集与原始数据之间的偏差。当样本数量足够多时，通过随机取样，便可以实现均匀取样的效果。...：表示实际为正例但是预测为反例的代价。代价敏感错误率=样本中由模型得到的错误值与代价乘积之和 / 总样本。其数学表达式为：分别代表样例集的正例子集和反例子集，x是预测值，y是真实值。...SMOTE：通过对训练集中的小类数据进行插值来产生额外的小类样本数据。 ...变化趋势检测区别于异常点检测在于其通过检测不寻常的变化趋势来识别。 8、将问题细化分析对问题进行分析与挖掘，将问题划分成多个更小的问题，看这些小问题是否更容易解决。

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贝叶斯调参贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标函数的值。...贝叶斯调参发使用不断更新的概率模型，通过推断过去的结果来“集中”有希望的超参数。这里给出一个模型可调参数及范围选取的参考： ? 模型融合通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。...Bagging Bagging基于bootstrap（自采样），也就是有放回的采样。训练子集的大小和原始数据集的大小相同。...Bagging的技术使用子集来了解整个样本集的分布，通过bagging采样的子集的大小要小于原始集合。...采用bootstrap的方法基于原始数据集产生大量的子集基于这些子集训练弱模型base model 模型是并行训练并且相互独立的最终的预测结果取决于多个模型的预测结果 Boosting Boosting

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其目标是利用在一个数据集上预训练的大型模型，将其适应于另一个通常较小（有时可能更小）的数据集。...一种简单的方法是使用预训练权重来重新训练模型并优化全部参数来实现迁移学习。然而，这种方法存在多个问题。首先，这是一个耗时且内存密集的过程；此外，如果新数据集较小，这种方式训练大型模型非常容易过度拟合。...有些方法专注于调整网络层的一小部分[7]，然而，这限制了调整操作的基本抽象程度。最近一些方法通过使用较低维数的分解和小型神经网络[8]来优化更多层[9]，但这样做在推理时间引入了大的开销。...因此，作者试图减少 Transformer 的上下文窗口。请注意，作者并没有重新训练基础模型。因此，在推理时间，作者需要改变 Transformer 的架构，使其只看到一个小窗口，同时不降低性能。...作者将在8个训练子集上训练基础模型，并在2个测试子集上进行作者的特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject A和Subject B。作者将Subject A和B的数据分割成训练集和测试集。

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