猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
曹庆
手机审查
猫眼影戏记者 林隐 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：LRST
【新智元导读】香港中文大学提出了一个全新的算法框架RankSEG，用于提升语义支解使命的性能 。古板要领在展望阶段使用threshold或argmax天生掩码，但这种要领并非最优 。RankSEG无需重新训练模子，仅需在推理阶段增添三行代码，即可显著提高Dice或IoU平支解指标 。
在语义支解使命中，通常接纳「在展望阶段，通过对概率图应用threshold 或argmax来天生mask」的古板范式 。
然而，你是否思索过：这种做法真的能够最大化Dice或IoU等主流支解评估指标吗？
香港中文大学的最新研究证实晰这一古板要领的次优性，并提出了一种立异性算法框架RankSEG，无需重新训练模子，仅需三行代码即可显著提升支解性能 。
系列事情包括刚被NeurIPS 2025吸收的高效支解算法，以及揭晓于JMLR的焦点理论，还开源了配套的Python工具包，无需重训模子，仅通过增添三行代码，即可有用提升支解指标体现 。
NeurIPS论文链接：https://openreview.net/forum?id=4tRMm1JJhw
JMLR论文链接:https://www.jmlr.org/papers/v24/22-0712.html
代码链接：https://github.com/rankseg/rankseg
若是业界从业者希望最大限度地「榨干」支解模子的性能，只需阅读第一节，即可解锁怎样将RankSEG无缝集成到现有流程中 。
开源软件包
研究职员提供了一个易用的RankSEG类，初始化时可指定需要优化的支解指标（如 Dice、IoU 等） 。随后，只需挪用predict要领并输入概率图，即可获得优化后的展望效果 。
现实使用时，只需将原有的probs.argmax(dim=1)替换为rankseg.predict(probs)，即可轻松集成，无需过多改动，简朴高效 。
RankSEG与古板argmax要领的效果比照，使用统一个训练好的模子，唯一的区别仅在推理阶段的处置惩罚方法 。图中用红框举行了重点标注：在第一个例子中，RankSEG 乐成识别出桌子上的小瓶子；在第二个例子中，RankSEG乐成支解出了被遮挡的人脸；第三个例子捕获到更完整的肿瘤块 ？梢韵宰趴闯，RankSEG在小物体识别和处置惩罚被遮挡等重大场景时，支解效果相较于古板 argmax 有显著提升 。
Demo链接：https://huggingface.co/spaces/statmlben/rankseg
QuickStart：https://colab.research.google.com/drive/1c2znXP7_yt_9MrE75p-Ag82LHz-WfKq-?usp=sharing
文档链接：https://rankseg.readthedocs.io/en/latest/index.html
古板threshold/argmax的局限性
现在主流的支解流程，通常通过训练模子来预计每个像素的种别概率，随后接纳threshold或argmax要领天生最终的展望掩码（Mask） 。
这种逐像素分类（pixel-wise classification）的要领，优化目的是像素级的准确率；但支解使命真正体贴的，是整体的重合度指标（如Dice或IoU），二者并不完全一致 。
理论上，古板的threshold / argmax展望方法是次优的（suboptimal） 。例如，在下面这个由两个像素组成的简化场景中，即便其中一个像素的展望概率低于0.5，为了获得最优的Dice分数，依然应该将其判断为远景 。简朴来说，逐像素最优解纷歧定能带来全局最优的支解效果 。
左侧红框给出了最终支解效果，右侧展示了简要的盘算历程 。其中，体现通过threshold/argmax获得的展望效果 。
可以看到，这种展望方法对应的Dice分数并未抵达最优；而为了获得最优的Dice，现实上应当将第二个概率低于0.5的像素也判为远景，这个例子直观地展现了古板threshold/argmax要领在整体支解性能上的局限性 。
焦点理论：RankSEG
那么，怎样才华获得最优的支解展望呢？下面的定理给出了理论上的解答，并指出了实现该最优性的详细要领（这里以Dice指标为例，类似的思绪同样适用于IoU优化） 。
这个定理可以分为以下几个要害部清楚确：
Dice期望的盘算
已知每个像素的概率值，输入展望的mask，该 mask 的Dice系数的期望可以体现为：
只要遍历所有可能的二值 mask，盘算对应的Dice期望，并取最大的那一个就能获得最优解 。然而，所有mask的组合数为2的d次方，盘算量呈指数增添，直接穷举在现实应用中不可行 。
排序性子
定理进一步指出，只需关注这样一类特殊的mask：
即概率值排序后，取前大的像素展望为远景 。那么只需要搜索「体积」从0到d，大大镌汰了盘算重漂后 。
这里隐含了一种排序（Ranking）性子：若是像素j的概率大于像素j'的概率，那么把j判作远景对Dice期望的提升更大 。该事情针对这一直观结论给出了严酷的理论证实，也由此取名RankSEG 。
自顺应阈值的最优展望规则
这里，是遍历差别体积，找到Dice期望最大的对应阈值 。与古板的牢靠阈值差别，这种阈值是自顺应（adaptive）的，会凭证每张图片的概率漫衍动态调解，不再局限于 0.5 。
符号记号及期望公式的化简：为简化后续推导，我们将上述Dice期望重写如下：
其中是去掉第j个元素后的向量，（替换）为剩余像素的远景体积 。
由于每个像素是自力伯努利漫衍，实质上听从泊松二项漫衍（概率完全相同则退化为经典二项漫衍） 。
RankSEG定理直接以寻找Dice最优展望为目的，巧妙地使用排序性子，带来了精练且高效的支解展望要领 。不过，在定理的现实应用历程中，仍保存两个主要挑战：
期望值盘算的重大性：对每个候选支解，Dice期望的准确盘算开销大；
多种别支解的最优描绘难题：在多种别（multi-class）语义支解场景下，由于每个像素只能归属于一个种别（即「无重叠」约束），最优展望的描绘以及直接优化全局指标都变得越发重大和棘手 。
针对以上难点，研究职员引入近似化的技巧，旨在进一步简化盘算，同时提出更为适用（practical）的算法计划，以增进RankSEG在种种现实支解使命中的高效应用 。
高效近似算法：RankSEG-RMA
RankSEG的盘算重漂后较高，限制了其在高维图片中的现实应用，最新的算法（NeurIPS 2025）引入倒数矩近似和多种别支解 。
倒数矩近似
RankSEG盘算的主要瓶颈在于每个候选掩码都需要准确盘算Dice期望 。
详细而言，难点在于求解如下关于的倒数期望项： 。该期望需要针对每对重新睁开d项求和；若是能够找到一个近似表达式，使得该期望对差别的和j无需重复自力盘算，就可以一次性高效推断，并在差别的评估中复用效果，从而大大降低整体盘算重漂后 。
首先，注重到在目今的图像支解使命中，像素数目d通常很是大 。
在这种情形下，去除单个像素j前后的和（即与）之间差别极小 。因此，可以用直靠近似，从而消除了对像素j的依赖 。
其次，针对泊松伯努利漫衍，进一步视察到：当d足够大时，倒数的期望和期望的倒数很是靠近 。
因此，后者可以作为前者的近似值，这样一来，期望的盘算同样挣脱了对的依赖 。研究职员将这种近似称为倒数矩近似（Reciprocal Moment Approximation, RMA） 。
借助该要领，用定理2中的替换原来的，在显著提升盘算效率的同时，依然能够坚持较低的近似误差 。
这里和前缀和都可以提前一次性算好，并在后续所有的评估中重复使用，整体盘算重漂后仅为 。
多种别支解
RankSEG的框架可以自然地扩展到multi-label场景（即单个像素允许属于多个种别） 。然而，在多种别单标签（multi-class）支解使命中，每个像素只能分派一个类别的「非重叠」约束，使得直接扩展RankSEG会涉及到重大的匹配（assignment）问题，盘算重漂后显著提升 。
为此，研究职员提出如下近似算法，兼顾了效率与精度：
1. 自力二值支解：对每个种别自力应用RankSEG-RMA算法，划分获得各自的binary mask 。
2. 去除重叠：关于展望效果中重叠的区域，仅保存masks之间无重叠部分，舍弃多种别同时展望的像素 。这一步可能导致部分像素没有被分派给任何种别 。
3. 盘算提升值：关于这些未分派的像素j，盘算其加入差别类别的提升值，其中c是种别，是已分派给种别c的像素荟萃 。
4. 贪心分派：在重叠或未分派像素中，凭证最大增益为每个像素j选择种别：
这种要领虽然在最后一步引入了 argmax 机制，但与古板要领相比，具备以下两个显著优势：
选择性使用argmax：只有在重叠区域才接纳argmax，而大部分像素展望仍然由RankSEG原始算法直接决议，充分验展了RankSEG的优势 。
Principled scores：反应的是某像素j被分给种别c后Dice期望的提升，因而比纯粹的概率最大化更切合支解性能的优化目的 。
需要说明的是，此要领实质上是一种贪心的近似战略，由于仅思量每次加入单个像素时的「瞬时」效益，未全局协同优化 。
但实验效果显示，在兼顾盘算效率的同时，该要领能够带来不错的支解性能提升，体现出了合理的适用价值 。
实验效果
研究职员在多个主流支解数据集（如PASCAL VOC, Cityscapes, LiTS, KiTS等）和多种深度学习模子上举行了普遍实验，验证了RankSEG系列要领的优越性 。
从表中效果可以视察到：
性能提升显著：RankSEG系列要领相较古板的argmax展望机制，在支解精度上均有显著提升 。
高效近似性：RankSEG-RMA与原始的RankSEG-BA在支解性能上险些无损失，但推理速率提升数十倍，极大地提升了现实应用的效率 。
整体开销较低：只管RankSEG-RMA在推理阶段相较于argmax在绝对时间上有增添，思量模子前向（model forward）时间后，其整体盘算开销增添有限 。而原始的 RankSEG-BA，其耗时则靠近于模子前向撒播时间自己，限制了现实安排 。
公正性比照：所有用果均基于统一个训练模子，RankSEG 作为模子输出的「后处置惩罚」操作，阻止了因神经网络训练历程中的随机性导致的性能波动，包管了比照效果的客观性 。
参考资料：
https://openreview.net/forum?id=4tRMm1JJhw
秒追ASI
?点赞、转发、在看一键三连?
点亮星标，锁定新智元极速推送！
??时势1：欧美变态深喉囗交XXXX
??01月08日,深惠城际东大区间盾构始发 粤港澳城际交通网加速建设,
当伉俪二人见到小不点时，震惊到发颤，这照旧十个月左右的孩子吗，为什么这般虚弱，云云瘦 ？眼睛没有一点色泽，一经的灵动与慧光呢？
,国产做受 高潮五人 。??01月08日,湖北去年因灾倒损住房恢复重建工作全面完成,
“在浓烟中逃生的时间，是应该低姿弯腰，照旧匍匐前进?” “浓烟情形下，怎样准确使用手中金贵半瓶水？”“车中遇突发意外但找不到清静锤，可就近用何物品砸开车窗？”“油锅起火，用什么步伐救火最好？”培训职员用一系列与一样平常贴近的清静知识问题抛砖引玉，引起教工们热烈的讨论与互动 。在此基础上，又重点从逃避火灾烟雾、燃气消防、电器消防三个方面详细解说了防火减灾的原理和要领，并对常用消防器材、用具的使用举行先容和演示 。贯串前后，培训职员都在让教工们明确一个主要看法：火灾通常情形下不是天灾，而是一些行为过失引发的灾难，许多惨重灾难的爆发也不是人力不可抗拒的，而是许多不清静因素凑到一起造成的 。因此，要想防火减灾，增强一样平常清静意识，明确清静知识刻禁止缓，消防潜意识应该成为每小我私家必备的基本素质 。
,成 人 h a 视频 在线,Www真女人破处视频,白丝雪臀榨精 。??时势2：国产又大又黄又粗又爽的免费视频
??01月08日,国家气候中心：与常年相比，今年我国北方大部地区入冬时间偏晚1-10天,
“这么多年来，我让你们查石子陵的新闻，而你们竟连蛛丝马迹都没有发明，一群废物！”管事咆哮，如一头怒狮般，与不久前奴颜媚骨的样子截然不同，无比威猛 。
,免费av在线网址,无码精品操逼,性爱三级黄色A片免费看 。??01月08日,仅用6分钟完成通关手续 上海虹桥边检站完成一场跨越太平洋的生命救援接力,
“不怕坏了大荒规则，被各村各族群起而攻之吗？”石云峰冷漠的说道 。
,多强被 c到爽 H91,妓女影院屁屁影院久久影院,手机看片1024 欧美 国产 。??时势3：91在线视频播放入口观看网站
??01月08日,首届中国泉州丝路小吃节掀起古城“味蕾风暴”,
虽然，若是能发明因争斗而战死的远古遗种的遗体，那就越发令人心颤了，毫无疑问，每头遗种都是无价宝藏！
,色美媚网站,一级片网址,XXXXL19622222和XX型号对比 。??01月08日,中国汽车工业协会：对欧委会初裁结果表示强烈不满,
今天，我校盛大召开九年级结业班西席发动大会 。在此，我代表教育处向列位先生、列位致以敬意和体现衷心的谢谢，并请列位结业班先生将这份真挚的问候带给一直奋力拼搏、永不言败的九年级全体同砚 。
,中国老妈XⅩ╳,本子库漫画下拉式免费阅读,甘雨裸体 开腿羞羞网站视频 。??时势4：亚洲人成午夜网站在线观看
??01月08日,中方介绍挪威外交大臣艾德访华安排及期待,
今年11月9日是我国“消防清静教育日”，火是人类的朋侪，我们的生涯方方面面都离不开它 。然而，火也喜怒无常，有时间就成了人类的仇人 。今年，天气缘故原由，俄罗斯爆发森林大火，造成数十人殒命，数千栋住民房销毁，经济损失无数 。巴西、玻利维亚等地的大火也造成了重大损失 。
,免费一级特黃色黄大真人片不卡,一级黄色aaa视频,你懂得在线国产 。??01月08日,1至10月全国铁路发送旅客37.1亿人次 再创历史同期新高,
二、狠抓落实，推动农村低保事情周全开展
,男女激情爽爽爽在线观看,亚洲国产精品91,激情小视频在线观看 。责编：达·芬奇
审核：杰达姆
责编：严俊昌
Copyright (C) 2001- dzwww.com. All Rights Reserved
新闻信息效劳允许证 - 音像制品出书允许证 - 广播电视节目制作谋划允许证 - 网络视听允许证 - 网络文化谋划允许证
山东省互联网传媒集团主理 联系电话：0531-85193202 违法不良信息举报电话：0531-85196540
Copyright (C) 2001- Dzwww 鲁ICP备09023866号-1
