文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛（二）

请注意，某些数据点由于生理移除或由于未扫描身体部位而丢失了某些器官。...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...对于任务 1 的 500 例 CT 扫描，按照 40%/20%/40% 进行拆分，得到 200 个训练集、100 个验证集和 200 个测试集。...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。...测试集部分结果 7、Task2测试集排行榜结果 为了方便大家更高效地学习，我将代码进行了整理并更新到github上，点击原文链接即可访问。

2.3K10

图像分类任务中的损失

图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...SphereFace 和CosFace损失 这些损失非常接近 ArcFace。在 SphereFace 中，不使用执行附加边界，而是使用乘法因子： ?...LGM loss https://arxiv.org/pdf/1803.02988文章的作者依靠贝叶斯定理来解决分类任务。引入 LGM 损失作为分类和可能性损失的总和。...分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ? 这一项要求用适当的均值和协方差矩阵从正态分布中采样x_i。 ?

2.3K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    【知识】 LLM中的Scaling Laws是什么？

    结论包括：在参数量、数据量或算力中的任一因素受限时，测试损失与该因素呈幂律关系；模型的宽度或深度等架构细节在相当大的范围内对性能影响不大（即参数量相同时性能相近）​；更大的模型具备更高的样本效率等​。...BNSL用分段的幂律函数拼接来拟合实际曲线，可以更准确地捕捉某些任务中出现的拐点和非单调行为​。...然而，当GPT-3将参数规模提升两个数量级达到1750亿时，模型不仅在传统语言建模测评上大幅超越GPT-2，更展现出了惊人的Few-Shot Learning能力（即在没有额外微调的情况下，通过提示示例就能完成任务...更有意思的是，在某些任务上，性能提升并不均匀：从8B到62B几乎没有长进，但从62B到540B却跃升了一个档次​！换言之，某些能力只有在540B这样的超大模型上才涌现​。...另外，一些开源社区也通过训练参数不同的家族模型（如MOSS系列、BELLE系列）来验证Scaling Law：结果普遍显示，模型在从小变大的过程中，其语言理解和生成能力稳步提升，但在某些高难度任务上只有最大的模型才能过及格线

    47410

    无需训练的框约束Diffusion：ICCV 2023揭秘BoxDiff文本到图像的合成技术

    论文进行了大量实验验证，结果显示这个方法可以取得最先进的图像生成效果，同时也具有良好的泛化能力。相比之下，其他方法如只做单一任务的网络，或者没有循环约束的网络，效果明显较差。...用于确保高响应的交叉注意力仅在mask区域内。...而单独做去噪或超分的模型效果都不如联合学习的full model好，这验证了联合学习的优势。我们可以清楚看到，CycleISP中的循环损失、重建损失和联合学习等设计都对提升效果至关重要。...也就是说，这篇论文不仅在技术上做出了创新，提出了可行的解决方案，还采用科学系统的方法进行了验证，证明了该方法的有效性。我认为它为图像生成与增强领域提供了重要贡献，是一篇高质量、高价值的论文。 6....结论 图像生成是计算机视觉与图像处理中的一个重要任务，目的是从低质量的图像中恢复更高质量的版本。现有方法存在只能处理单一缺陷以及无法有效恢复细节这两个局限。

    1K40

    CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation

    其次，深度表示的更高级别的对齐可能无法对低级别外观变化的方面进行建模，这对最终视觉任务至关重要。...其次，深度表示的更高级别的对齐可能无法对低级别外观变化的方面进行建模，这对最终视觉任务至关重要。...总的来说，我们的实验证明，域自适应可以从像素和表示变换的组合中受益匪浅，联合自适应模型在一系列视觉识别任务中实现了最高的性能。...尽管等式2中的GAN损失确保了 对于某些 将类似于从 中提取的数据，无法保证 保留了原始样本 的结构或内容。...任务是为输入图像中的每个像素分配一个语义标签，例如道路、建筑物等。我们将评估限制在无监督自适应设置中，其中标签仅在源域中可用，但我们仅根据我们在目标域中的性能进行评估。

    70630

    【解读】ABB机器人虚拟仿真技术

    工业自动化的市场竞争压力日益加剧，客户在生产中要求更高的效率，以降低价格，提高质量。...机器人程序员可依据这些精确的数据编制精度更高的机器人程序，从而提高产品质量。 2.自动路径生成 RobotStudio中最能节省时间的功能之一。...该功能通过使用待加工零件的CAD模型，仅在数分钟之内便可自动生成跟踪加工曲线所需要的机器人位置(路径)，而这项任务以往通常需要数小时甚至数天。 ?...3.程序编辑器 程序编辑器(ProgramMaker)可生成机器人程序，使用户能够在Windows环境中离线开发或维护机器人程序，可显著缩短编程时间、改进程序结构。 ?...5.自动分析伸展能力 用户可通过该功能任意移动机器人或工件，直到所有位置均可到达，在数分钟之内便可完成工作单元平面布置验证和优化。 6.碰撞检测 碰撞检测功能可避免设备碰撞造成的严重损失。

    96520

    Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks

    事实上，某些研究领域，如机器人任务的深度强化学习，实际上需要在合成领域训练模型，因为在现实世界环境中训练可能过于昂贵。因此，人们对在合成领域训练模型并将其应用于现实世界环境重新产生了兴趣。...先前的工作使用一个执行域自适应和图像分类的单一网络来执行这项任务，使域自适应过程对更高级的架构来说是特定的。...3.2、内容相似损失  在某些情况下，我们具有关于低级别图像自适应过程的先验知识。例如，我们可以期望源和经调整的图像的色调是相同的。...在第一种情况下，我们仅在未更改的源训练数据上训练模型，并对目标测试数据进行评估。在“仅目标”的情况下，我们仅在目标域训练集上训练任务模型，并在目标域测试集上进行评估。...该验证集的性能可以作为无监督领域自适应的令人满意的验证度量的上界。

    45240

    ECCV2020 | 300+FPS！浙大提出一种超快速车道线检测方法

    因此，可以通过优化选定位置的关系（即结构损失）来直接利用车道的刚度和平滑度。 本文的方法 图. 总体架构。辅助分支显示在上部，仅在训练时有效。特征提取器显示在蓝色框中。...最后，整体结构损失为： 3、Feature aggregation 上节中的损失设计主要集中在通道的内部关系上。在本节中，提出一种特征聚合方法，该方法着重于全局上下文和局部特征的聚合。...提出了一种利用多尺度特征的辅助分割任务来对局部特征进行建模。并使用交叉熵作为辅助分割损失。这样，本文方法的整体损失可以写成： 本文的方法仅在训练阶段使用辅助分割任务，而在测试阶段将其删除。...尽管较少的网格化单元意味着更高的分类精度，但是定位误差会更大，因为每个网格化单元太大而无法生成精确的定位预测。在这项工作中，选择100作为Tusimple数据集上的网格单元数。...在图像中，预测的车道点用蓝色标记，GT用红色标记。因为本文基于分类的公式仅在预定义的行锚上进行预测，所以图像和标签在垂直方向上的比例不同。 更多细节可参考论文原文与代码。

    2.2K20

    塔子哥最近在处理一些字符串相关的任务 他喜欢 R 字符，因为在某些任务中，这个字符通常表示

    塔子哥最近在处理一些字符串相关的任务 他喜欢 R 字符，因为在某些任务中，这个字符通常表示“正确”的结果 另一方面，他不喜欢 B 字符，因为在某些任务中，这个字符通常表示“错误”的结果 为了解决他的任务...R 和 B 组成 他想知道，长度为 n 的仅由 R 和 B组成的字符串中， 字典序不小于 s 的字符串的权值之和是多少？...答案2023-09-07： 大体过程如下： 算法一（sum1）： 1.定义函数sum1，它接收一个字符串作为参数，并返回字典序不小于该字符串的所有可能字符串中权值之和。...2.在sum1中，定义了辅助函数process1，它通过递归生成所有可能的字符串，并计算符合条件的字符串的权值之和。...6.在每个递归步骤中，将递归调用的结果相加，计算出所有可能字符串的权值之和。 7.在sum1函数中，调用process1函数并返回最终的权值之和。

    26530

    深度学习+度量学习的综述

    一种新颖的损失函数结合三重态损失和中心损失，用于3D图像检索任务。三元组网络模型用于检测3D图像的风格，将三重态损失值与相似和不相似图像的距离进行比较。 人脸验证和识别。...半硬负挖掘在计算机视觉应用中成功，但在说话人二值化中仅在固定参数和三元组损失情况下有效。...王等人使用原型网络损失和三元组损失进行说话人验证和识别任务，在两个数据集中获得成功结果，其中原型网络损失效果更好，训练时间更快。...表2详细总结了文献中最先进的损失指标。 表2 损失指标 4 讨论 深度度量学习(DML)用于人脸验证、识别、人员重识别和3D形状检索，表1显示，DML对类别多、样本少的任务效果显著。...聚类损失作为度量函数，无需数据准备步骤。DML通常在GPU上执行，但某些策略也可用于CPU集群以使用大批量数据。DML高度依赖数据，度量损失函数可能无法提供快速收敛。

    68310

    ICCV 2023 TinyCLIP解读

    具体实验中,采用了3阶段渐进式压缩,先从100%压缩到75%,再从75%压缩到50%,最后从50%压缩到25%,逐步获得高压缩率而不损失太多性能。...这证明了TinyCLIP压缩后的小模型依然保留了强大的判别特征,不仅在ImageNet上表现强劲,在其他数据集上也展现了非常好的泛化能力,尤其是一些细粒度的分类任务。...这验证了本文提出的压缩方法可以很好地保留视觉语言模型的判别력,使得压缩后的小模型依然具有很强的迁移学习能力,能够适应多样的下游任务,而不仅仅局限于ImageNet分类。...这充分验证了论文方法的有效性。当然,论文也还有一些可改进之处,比如继续探索更高的压缩倍数,提高蒸馏效率等,但总体而言是一篇高质量、高影响力的论文,对该研究领域将产生重要推动作用。 6....压缩后的小模型不仅在ImageNet图像分类任务上效果强劲,还展现了很好的泛化能力,在各种下游视觉任务上都获得了显著提升。

    1.6K70

    自定义损失函数Gradient Boosting

    当给定数量的早期停止轮次的验证损失开始增加时，它会停止提升。实际上，它通过监视样本外验证集的验证损失来防止过拟合。如下图所示，设置更高的停止轮次会导致模型运行以进行更多提升轮次。 ?...在某些情况下，由于自定义损失的功能形式，可能无法使用它作为训练损失。在这种情况下，只需更新验证损失并使用默认的训练损失(如MSE)就可以了。...2、验证丢失:在LightGBM中定制验证丢失需要定义一个函数，该函数接受相同的两个数组，但返回三个值: 要打印的名称为metric的字符串、损失本身以及关于是否更高更好的布尔值。...LightGBM使用自定义MSE→LightGBM通过定制丢失进行调整，并使用MSE进行早期停止调整 仅在不改变验证损失的情况下定制训练损失会损害模型性能。...有时，我们有意地希望我们的模型将误差偏向某个方向，这取决于哪些误差代价更高。因此，我们不应该局限于普通ML库中的“现成的”对称损失函数。

    8K30

    每日学术速递2.19

    实验验证 性能提升：通过在ImageNet-1K数据集上进行预训练，并在多个下游任务（如图像分类、目标检测和分割）上进行评估，SimDINO和SimDINOv2不仅在性能上优于DINO和DINOv2，而且在训练过程中更加稳定...研究动机 论文提出，通过在损失函数中添加一个显式的编码率正则化项，可以显著简化DINO和DINOv2的训练流程，同时保持或提升其在下游任务中的性能。 3....实验验证和应用：在更多数据集和下游任务上验证模型性能，探索实际应用中的潜力和挑战。 通过这些研究和实验，论文展示了简化设计原则在提升深度学习模型性能方面的潜力，并为未来的研究提供了新的方向。...通过这些实验，论文全面验证了 QMaxViT-Unet+ 在涂鸦监督医学图像分割任务中的性能和有效性，证明了其在减少标注成本的同时，能够实现与全监督学习方法相当的分割精度。...多任务学习和联合训练：将分割任务与其他相关任务联合训练，以提高模型的综合性能。 临床验证和应用：与临床医生合作，在实际的医疗环境中验证模型的性能和实用性。

    14410

    【论文复现】猴痘图像分类

    模型效果对比 SE 模块很容易嵌入到其它网络中，为了验证 SE 模块的作用，在其它流行网络如 ResNet 和 Inception 中引入 SE 模块，测试其在 ImageNet 上的效果，如下表所示：...实验结果 在本次实验中，我们使用了基于DenseNet和SE通道注意力机制的深度学习模型进行猴痘图像分类任务。模型的设计和训练旨在提升猴痘图像的分类准确性，为医疗图像分析提供更高效的自动化诊断工具。...测试损失：测试损失呈现出逐步下降的趋势，表明模型不仅在训练数据上表现良好，也能够在测试数据上取得优秀的性能。 3....模型在实际应用中的意义 通过本次实验的结果，我们可以看到，基于DenseNet和SE通道注意力机制的模型不仅在训练过程中能够稳定优化，且在测试集上的表现也非常优秀。...总的来说，模型在训练和测试中的优异表现验证了其在猴痘图像分类中的有效性，为医疗图像分析领域提供了一个高效且可靠的解决方案。

    9110

    AMOS2022——腹部多器官分割挑战赛

    请注意，某些数据点由于生理移除或由于未扫描身体部位而丢失了某些器官。...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...对于任务 1 的 500 例 CT 扫描，按照 40%/20%/40% 进行拆分，得到 200 个训练集、100 个验证集和 200 个测试集。...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。...测试集结果 为了方便大家更高效地学习，我将代码进行了整理并更新到github上，点击原文链接即可访问。

    1.7K31

    【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的 常见问题解决方案及最佳实践，确定不来看看？ （一）

    在某些情况下，某些类别的数据较少可能会给模型带来挑战，特别是在处理不平衡数据集或高度错误分类的情况下。...采样加权（Sampling Weighting）: 采样加权是通过调整样本在训练过程中的权重来平衡不同类别之间的样本分布。通常情况下，数据集中的某些类别可能比其他类别更常见或更罕见。...为了避免模型偏向于频繁出现的类别，我们可以赋予罕见类别更高的权重，使其在训练中得到更多关注。...损失加权（Loss Weighting）: 损失加权是通过调整损失函数中各个样本的权重，来解决不平衡数据集问题。在某些情况下，模型可能倾向于优化常见类别而忽视罕见类别。...计算总体损失：根据任务要求，计算所有样本的加权损失的总和或平均值作为模型的最终损失函数。

    50720

    腾讯&上交&浙大提出PyramidCLIP，进行层次内语义对齐和跨层次关系对齐，Zero-Shot效果优于CLIP！

    在三个下游任务上的实验，包括zero-shot图像分类、zero-shot图像文本检索和图像目标检测，验证了所提出的金字塔CLIP的有效性。...此外，对于相互兼容性问题，作者在对比过程中软化了负的未配对样本的损失项，以减轻严格的约束，减轻了某些局部相似性的负面影响。 大量实验证明了本文提出的PyramidCLIP的有效性。...在对比过程中，作者软化了负样本的损失项，以减轻严格的约束，从而避免模型过于复杂，减轻了局部相似性造成的负面影响。 大量实验证明了PyramidCLIP的有效性。...作者进一步验证了PyramidCLIP中每个组件的有效性，结果如上表所示。值得注意的是， 图片 表示原始CLIP的损失，实际上是图像全局视图与原始文本之间的对比丢失。...为了验证本文的模型能够更好地利用图像中对象之间的关系，作者在目标检测任务中验证了本文的模型，结果如上表所示。

    1.7K10

    ICCV2023开源 DistillBEV：巧妙利用跨模态知识蒸馏方法，斩获目标检测SOTA！

    当教师模型在某些区域(即使是FP，如将杆误检测为行人)生成高激活时，鼓励学生模型模仿这样的特征响应仍然有益于整体三维几何学习。...因此，背景和巨大的前景目标会在蒸馏损失中占主导地位，因为它们贡献了绝大多数特征。...注意 ，我们仅在BEV的最后编码层(即头部前的特征)中识别和利用FP区域。我们发现这种设置效果最好 ，假设是因为在最后一层出现的高级语义特征能够更好地表示FP区域。参见补充材料中更多架构细节。...图3 基线(BEVDepth)和使用我们的方法蒸馏后的版本在nuScenes验证集上的可视化比较。青色(仅在BEV中以清晰表示)和黄色框分别表示真值和检测结果。...未来工作中 ，我们打算探索并将所提出的方法应用于BEV中的更多基于多相机的感知任务 ，如分割、跟踪和高精度地图构建。

    87940

    使用Fastai中的学习率查找器和渐进式调整大小提高训练效率

    这个任务变成了一个多类图像分类问题，有三个类(每个类都有训练，验证，测试文件夹)包含大小为300x300的RGB颜色图像。 导入fasti vision的所有函数并设置path变量。...我们指定这些是为了确保在编写最少的代码并使我们的数据对模型可用: 如何使用get_image_files函数获取图像文件：获取训练和验证文件夹中的所有图像文件 使用parent_label获取类，以确保我们将直接父文件夹名称作为我们的类名称...最后，使用GrandparentSplitter分割训练和验证，这将为我们提供单独的数据集，用于训练和验证。...使用大图像完成训练会使最终精度更高。 这是一种实验技术，与获得相同大小的图像时相比，这种技术已被证明在获得更高的精度方面非常有用。 现在让我们看看如何训练多种尺寸，对吗？...learn.lr_find() 输出看起来像这样，如果我们采用特定的学习率值，则可以清楚地看到我们的损失。 ? 看起来学习率大约为1e-3足以确保我们的损失随着训练而减少。

    1.7K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券