猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
陈咏文
手机审查
猫眼影戏记者 程文亮 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：国产激情一区小视频
??01月13日,外媒：以色列袭击黎巴嫩南部 造成2人死亡西藏哲蚌寺展佛 拉开拉萨雪顿节序幕,
常说我们离不开火 ，无论是哪一样 ，烧开水 ，煮饭……都离不开火 ，有的时间 ，你欠好好使用它 ，它也会有邪恶的一面 ，爆发火灾事故 ，不但仅影响大 ，并且损失也大。
,www.my53777。??01月13日,黄海湿地“潮汐树”尽显大自然的鬼斧神工 ,
坚持好的事情作风体现在一心一意为人民效劳上。办公室作为各级党委联系群众的桥梁和纽带 ，下层的情形、群众的意见呼声都要通过办公室反应到党委;党委的决议又要通过办公室转抵达下层和群众中去。因此 ，一直刷新办公室的事情作风 ，提高办公室为群众和下层效劳的水平就显得尤为主要。办公室是党委的主要部分 ，更是党委的“窗口” ，办公室干部的一言一行、一举一动 ，都直接影响到党委机关在群众和下层的形象。在一样平常事情中 ，对前来办文效劳、联系事情的职员和来访群众 ，要热情接待 ，不搭架子 ，不盛气凌人 ，坚决战胜“门难进、脸难看、事难办”的征象。要从热心办、马上办、办得好上做文章 ，从摸真相、办实事、创实绩上花实力 ，从勤动脑、多思索、出好谋上下功夫 ，雷厉盛行 ，提高效劳效率 ，树立优异的亲民形象。
,www.cnjd168.com,扒开白虎桶出水视频,日韩手机sese看视频。??时势2：亚洲高清aⅴ毛片自拍
??01月13日,“网红主播”是员工还是伙伴？,
第一 ，要发挥不怕苦 ，不怕累的精神。要有受苦的准备 ，要有战胜因难的信心。以饱满的精神和乐观的态度加入军训 ，严酷训练 ，力争取得优异的军训效果。
,无码屋精彩绝伦,国产精品国三级国产暖暖,欧美一级黄片操逼。??01月13日,“科目三”之后，“一元一串的钵钵鸡”也火到台湾？,
“没事！”最小的孩子叫道 ，眼中射出两道光束 ，如一头金翅大鹏的幼崽 ，盘旋而下 ，咚的一声落在地上 ，竟有一种十分凌厉的气焰。
,精品国产中文在线二区三区四区,免费操操,和妈妈爱爱无码播放。??时势3：殴美特级黄色视频
??01月13日,新疆军区累计出动680多名救援官兵驰援救灾一线,
4、学会刷新学习要领——作为一名学生 ，提高学习效果最好的步伐就是在认真学习的条件下 ，学会刷新学习要领。为此就必需经常反思自己的学习。优异的学习习惯是搞勤学习的主要包管 ，效果好的同砚大多有优异的学习习惯。因此 ，作育优异的学习习惯 ，对每一个学生来说都是很是主要的。可是差别的学生有差别的学习基础 ，良勤学习习惯的形成必需适合自己的情形 ，真正有利于自己的学习效果 ，你们现在每一小我私家都有牢靠的学习要领 ，可是我们可以借判别人的优异效果 ，优化自己的要领 ，真正找到属于自己的、适合自己的学习要领才是最好的学习要领。(举例：浙江的一个高考理科状元 ，错题网络本的事例)。
,尹人影院,女人18特黄色片,操操操人人干。??01月13日,天津市第九届市民文化艺术节启幕,
三是事情责任心不强。少数同志谋权、谋人、谋私有一套 ，就是不找事、不营生长。对上级安排的事情、提出的要求 ，接纳搪塞、推诿的态度 ，上面推一下才动一下 ，不推就不动 ，有的推了也不动 ，甚至搞上有政策下有对策 ，欺上瞒下 ，我行我素;遇到难题 ，不是千方百计地战胜难题、战胜难题 ，而是讲客观、讲条件 ，想方想法地回逃亡题、逃避责任 ，甚至难题和压力稍大一点 ，就被吓倒、压趴 ，平时知足于开会说说、问题报报、来人陪陪、没事玩玩。到头来事情完不可、生长上不去。
,插插插插插插人人人人人人,欧美性猛交 富婆辛迪-DVD免费,精品丝袜国产自在线拍婷婷五月。??时势4：亚洲与欧美在线一二三区区
??01月13日,向“新”逐“绿”踏浪行——吉林省新能源产业发展走笔,
二、总体时间安排：
,网站A片e,欧美三级A片免费观看,那个有黄色网站视频看。??01月13日,台湾青年贵阳打造两岸融合美食：酸辣鲜香够味,
我相信在我们的配合起劲下 ，我乡小学结业班教育教学质量将会有力提高 ，更相信我们在坐结业班先生不负众望 ，团结协作 ，为自己所做起劲收到最好回报而不懈起劲！
,小 动漫无打码,免费在线看一级片,99er精品在线视频6。【焦点访谈丨老字号也需穿“新衣”！网红餐厅变“常红”秘诀在这里→】
【加拿大敏感技术研究机构清单包括中国机构 中方严正交涉】
责编：招显聪
审核：谢燕
责编：莫里森
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
鲁ICP备09023866号-1 鲁公网安备 37010202000111号
Copyright (C) 2001- Dzwww 鲁ICP备09023866号-1
