Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition下载

PIPI_333 2018-08-29 11:58:34

这是关于特征选择和模式识别的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版
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近期，自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破，为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征，即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征，从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明，现有的 Pretraining 方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练，便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法，并结合不同技术，从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12464014通过对不同下游任务的task vectors进行简单的计算，组合得到的新参数（构成一个线性子空间），可以扩展出更多的使用场景。看到了一篇很有意思的paper，文章对预训练和finetune之后的模型参数之差（task vector = 两个weight按位相减）做了分析，发现了一些奇妙的用法：通过对不同下游任务的task vectors进行简单的计算，组合得到的新参数（构成一个线性子空间），可以扩展出更多的使

数据集可视化效果可参见下方展示。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[保龄球(bowling)] · 训练集：594 张 · 验证集：75 张 · 测试集：74 张 · 总计：743 张该数据集聚焦于室内保龄球馆场景，系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征，为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本，具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 100 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966，和 mAP50 差距 0.30，定位精度仍有优化空间。【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974，精召双高，模型对保龄球的检测能力强。【预测效果展示】验证集预测效果较好，检测框基本准确覆盖保龄球，置信度整体偏高。【改进建议】 1. 丰富场景多样性：补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率：640 ...

PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力，围绕 ONNX 模型部署，以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。功能概览文字识别：支持图片 Base64、multipart/form-data 上传，以及文本和 JSON 结果。目标检测：支持 YOLO 图片检测，返回检测框 JSON 或原始 Tensor。浏览器演示：访问服务根地址，上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。健康检查：通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。并发处理：通过 OCR 引擎实例池处理并发请求，可调整实例数量。体验与调用启动后访问：入口地址浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows：优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL；该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时，尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中，不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux：原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/，程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。后端选择：CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时，不要混用不同后端或版本的依赖。

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