猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
华师第
手机审查
猫眼影戏记者 他大赞马特·达蒙 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1：一个色字综合网
??01月07日,一汽车撞上白宫建筑群外围安全护栏 司机当场死亡,
武王败了！
,麻豆视频冷动板。??01月07日,传承红色基因 浙江桐乡系列活动纪念张琴秋诞辰120周年,
“带我们进村去看看行吗 ？”两个小女人问道。
,国产精品视频狼友视频,99久久精品福利久久久久久,忘川49秒生孩子原版视频在哪里看。??时势2：永久免费看黄片视频
??01月07日,美国印第安纳州民房火灾致5名儿童死亡,
让人惊悚的是，那尖锐的金色大爪子直接就崩断了，被树根震断成三截，根须一拂，土石溅起，将那里淹没。
,FerrPorno💋👙6k,女性脱 给我揉 91香蕉,妲己toxic与土豪啪啪啪。??01月07日,【新春纪事】山东菏泽：年夜饭预订火爆 “龙元素”菜品受热捧,
不得不说，这头穿山甲太强盛了，皮糙肉厚，若是其他强者肯定被小不点一脚踢碎颅骨而死掉了，可是它却没有大碍，猛力摇头，金色符文炽盛，将小不点震飞了出去。
,一级A片一级毛片一人,动漫 欧派 抓奶 视频,性爱视频污夫妻激情网站。??时势3：国产一区黄视频
??01月07日,为提升当地医疗卫生水平作出贡献,
“他们不知，这部分骨书虽然很珍贵，但并不是那洞府的真正传承，一起追杀，我们逃到大荒深处，上天无路入地无门。”
,贱狗vk,奴印文化雪地之爬行创作背景介绍,黄片视频免费观。??01月07日,9个项目入选“2023年度川渝地区重要考古发现”,
最后，我还要说说我校另外一个主要群体，那就是来我校挂职学习交流代课的先生们。他们来到学校后，很快融入到我们这个整体中，成为协调实小各人庭的一份子，为学校注入了新鲜血液，增进了学校更好的生长。像车辉、金燕等先生，无论给个什么班都无怨无悔，全心起劲去教，并且前进幅度都很大，简直显示出了一个西席的高气概、高素质。
,AAAAA级毛片完整视频,国产精品欧美专区第一页,www.91在线国产精品。??时势4：屄交毛茸茸
??01月07日,（新春见闻）满载年货的特快货物班列进京保供春节市场,
“我们这一王脉，这一世可真是壮盛，英杰辈出，这个小工具也许不会比毅儿差几多，未来说未必可以镇压八荒，威慑各大种族。”一个年岁更大的老人启齿。
,欧美视频高清在线观看视频,五月天 开心 激情网,亚洲国产第一页。??01月07日,水利部印发2024年水旱灾害防御工作要点,
大地龟裂，死气沉沉，山河彻底崩开了，隔离了生气。
,久久精品WWW,朵朵·Cn官网,av午夜福利影院在线天堂网。责编：黄轶涵
审核：陈锡康
责编：赵兰
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
