牛客网 玩泥巴 Wasserstein Distance

最新推荐文章于 2025-02-07 14:27:02 发布
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分类专栏： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41156122/article/details/79950341
本文介绍WGAN中的Wasserstein距离概念及其在提高生成图片质量的应用。通过一个比喻性的泥土移动问题，详细解释了如何计算这种距离并求得最小体力消耗。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


最近对抗生成网络(GAN)很火，其中有一种变体WGAN，引入了一种新的距离来提高生成图片的质量。这个距离就是Wasserstein距离，又名铲土距离。
这个问题可以描述如下:


有两堆泥土，每一堆有n个位置，标号从1~n。第一堆泥土的第i个位置有ai克泥土，第二堆泥土的第i个位置有bi克泥土。小埃可以在第一堆泥土中任意移挪动泥土，具体地从第i个位置移动k克泥土到第j个位置，但是会消耗的体力。小埃的最终目的是通过在第一堆中挪动泥土，使得第一堆泥土最终的形态和第二堆相同，也就是ai=bi (1<=i<=n), 但是要求所花费的体力最小

左图为第一堆泥土的初始形态，右图为第二堆泥土的初始形态，颜色代表了一种可行的移动方案，使得第一堆泥土的形态变成第二堆泥土的形态


输入描述:

输入测试组数T，每组测试数据,第一行输入n，1<=n<=100000,紧接着输入两行，每行n个整数，前一行为a1, a2,…,an,后一行为b1,b2,…,bn.其中0<=ai,bi<=100000,1<=i<=n,数据保证 

输出描述:

对于每组数据，输出一行，将a土堆的形态变成b土堆的形态所需要花费的最小体力
【YOLOv8改进- 损失函数】 NWD（Normalized Wasserstein Distance：归一化 Wasserstein 距离），助力微小目标检测。
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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YOLO11改进：LOSS系列篇 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
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Wasserstein Distance Loss ，对小目标、遮挡物性能提升明显
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wasserstein distance python
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