Revisiting RCNN: On Awakening the Classification Power of Faster RCNN解读

本文探讨了2018年ECCV论文中关于Fast R-CNN的分类能力的观点,指出大部分假阳性是由分类而非定位错误导致。文章进一步提出了三个关键思考:分类与回归任务的不匹配、多任务学习可能带来的次优解问题以及不同尺度感受野对小目标检测的影响。

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2018ECCV文章,对于faster rcnn 的分类能力的思考:

most hard false positives result fromclassification instead of localization.

文中说,大部分的FP是分类错误导致的而不是回归(这个观点我持保留意见)。

We conjecture that:

(1) Shared feature representation is not optimal due to the mismatched goals of fea-
ture learning for classification and localization;

(2) multi-task learning helps, yet optimization of the multi-task loss may result in sub-optimal for individual tasks;

(3) large receptive field for different scales leads to redundant context information for small objects.

总结为三点思考:

1.分类和回归本身两个任务的不同,然后目前的结构是两者共享前面的特征,这种方式不是最优的

2.多任务联合训练的loss可能导致单个任务陷入局部最优

3.不同尺度上的大感受野可能会导致在检测小物体时有冗余的特征

 

当前提供的引用内容并未涉及论文《Revisiting Text-to-Image Evaluation with Gecko: On Metrics, Prompts, and Human Ratings》的相关信息。因此无法基于已有引用完成对该论文的具体总结。 然而,可以提供一些关于该主题的一般性背景知识以及可能的研究方向: ### 论文概述 《Revisiting Text-to-Image Evaluation with Gecko: On Metrics, Prompts, and Human Ratings》主要探讨了文本到图像生成模型评估中的关键问题。具体而言,研究聚焦于以下几个方面: 1. **评价指标**:传统自动化的评价指标(如FID、CLIPScore等)是否能够充分反映生成图像的质量和多样性[^6]。 2. **提示工程**:不同的文本描述如何影响生成图像的效果及其质量评估[^7]。 3. **人类评分**:引入人类主观判断作为补充手段,验证自动化指标的有效性和局限性[^8]。 通过提出一种新的综合框架Gecko,作者试图建立更全面且可靠的评测体系来衡量文本转图片技术的进步程度。 以下是部分实现代码用于计算某些常见视觉相似度分数的例子: ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def compute_clip_score(image_features, text_features): """ Computes CLIP Score between image features and corresponding text features. Parameters: image_features (numpy.ndarray): Array of shape (n_samples, n_dimensions). text_features (numpy.ndarray): Array of shape (n_samples, n_dimensions). Returns: float: Average Cosine Similarity score across all samples. """ scores = [] for img_feat, txt_feat in zip(image_features, text_features): sim = cosine_similarity([img_feat], [txt_feat]) scores.append(sim.item()) avg_score = sum(scores)/len(scores) return avg_score ``` 此函数展示了如何利用余弦距离测量两张嵌入空间内的向量之间的接近程度。
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