第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
路地とファッションショー
とてもかっこいい。元パリコレモデルだそうだ。思わず姿ばかり見てしまうが、いったんぐっとこらえて周りの風景を見てほしい。路地だ。それも自転車がごちゃごちゃと置いてあるような、生活感あふれる路地だ。 なぜ彼は路地をこんなにもかっこよく歩いているんだろうか。 なぜ路地なのか 彼はじつは日本橋人形町の生まれで、その路地をみながら育ったという。生粋の下町っ子なのである。 彼の卒業制作の表紙だ。ニコラスさんと紹介してきたが、じつは壮一朗さんでもある。どっちの名前もかっこいいな。 路地に囲まれて暮らすなかで、その魅力を知り、分析して卒業研究にまとめた。 これは文京区の路地 ニコラスさんは「あふれ出し」のある路地に魅力を感じるという。あふれ出しとは、本来私的なものである鉢植えやじょうろ、自転車といったものが道路にあふれ出ていることだ。なかでも路上で営まれる園芸、路上園芸に興味を持ち、それを卒業研究にまとめ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
2019年、俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita