神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本集，【目標(biāo)檢測(cè)】論文推薦——基于深度的目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原文:可伸縮對(duì)象檢測(cè)。深度卷積神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在包括ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC2012)在內(nèi)的多項(xiàng)圖像識(shí)別基準(zhǔn)測(cè)試上取得了最先進(jìn)的性能。

在1、訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和 測(cè)試集

big 數(shù)據(jù)的時(shí)代，我們目前的數(shù)據(jù)的量可能是幾百萬(wàn)，所以驗(yàn)證集和測(cè)試 set與數(shù)據(jù) total的比值會(huì)趨于更小。因?yàn)轵?yàn)證集的目的是驗(yàn)證不同的算法，哪個(gè)算法更有效，所以驗(yàn)證集要足夠大，能夠評(píng)估例如2個(gè)甚至10個(gè)不同的算法，快速判斷哪個(gè)算法更有效。比如我們有100萬(wàn)數(shù)據(jù)，那么取10000數(shù)據(jù)，就足以評(píng)估并找出12個(gè)最好的算法。

假設(shè)我們有100萬(wàn)件數(shù)據(jù)，其中10000件作為驗(yàn)證集，10000件作為測(cè)試集，100萬(wàn)里取10000件，比例為1%，即訓(xùn)練集占98%，驗(yàn)證集和測(cè)試集各占1%。對(duì)于數(shù)據(jù)超過(guò)百萬(wàn)的應(yīng)用，訓(xùn)練集可以占99.5%，驗(yàn)證和測(cè)試 set各占0.25%，或者驗(yàn)證集占0.4%，測(cè)試 set占0.1%。另外，就算沒(méi)有測(cè)試 set也沒(méi)關(guān)系。測(cè)試 set的目的是對(duì)最終選定的神經(jīng)-3/系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)偏估計(jì)。如果不需要無(wú)偏估計(jì)，可以不設(shè)置。

原文:(youonlylookonce)是繼RCNN和fasterRCNN之后的又一個(gè)地標(biāo)目標(biāo)檢測(cè)算法。Yolo在保持良好準(zhǔn)確率的同時(shí)，解決了當(dāng)時(shí)基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)中的痛點(diǎn)速度問(wèn)題。下圖是各種目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)性能對(duì)比:如果fasterRCNN真正實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的端到端檢測(cè)，yolo則更進(jìn)一步，將目標(biāo)區(qū)域預(yù)測(cè)和目標(biāo)類(lèi)別判斷集成到單個(gè)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型中。

該置信度表示預(yù)測(cè)的框包含對(duì)象的置信度以及該框被預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度。其值計(jì)算如下:如果一個(gè)對(duì)象落在gridcell中，則第一項(xiàng)為1，否則為0。第二項(xiàng)是預(yù)測(cè)的boundingbox和實(shí)際的groundtruth之間的IoU值。

引言異常值的檢測(cè)和報(bào)警一直是業(yè)界非常關(guān)注的問(wèn)題。自動(dòng)準(zhǔn)確地檢測(cè)系統(tǒng)的異常值，不僅可以節(jié)省大量的人力物力，而且可以盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的異常情況，挽回不必要的損失。格推在Da 數(shù)據(jù)中也非常重視離群點(diǎn)檢測(cè)。比如運(yùn)維部門(mén)的流量管理業(yè)務(wù)，格推很早就開(kāi)始了離群點(diǎn)檢測(cè)的實(shí)踐，也因此積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。本文將從以下幾個(gè)方面介紹離群點(diǎn)檢測(cè)。