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mAP定义及相关概念 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP: PR曲线下面积，后文会详细讲解 PR曲线: PrecisionRecall曲线 Precision: TP / (TP + FP) Recall: TP / (TP + FN) TP: IoU0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次） FP: IoU= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值。 在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值。 mAP计算示例 假...

简介 🔖 https://bagelai.org/ BAGEL 模型原生支持统一的多模态理解和生成，是一个 decoderonly 的模型，BAGEL 在包含文本、图像、视频和网络数据的大量多模态数据上进行了预训练，包括数万亿 tokens。尽管有一些研究尝试扩展其统一模型，但它们主要仍然依赖于标准图像生成和理解任务中的图像文本配对数据进行训练。 然而，最近的研究发现，学术模型与 GPT4o 和 Gemini 2.0 等专有系统在统一多模态理解和生成方面存在显著差距，而这些专有系统的底层技术并未公开。作者认为，弥合这一差距的关键在于使用精心构建的多模态交错数据进行规模化训练。这种多模态交错数据整合了文本、图像、视频和网络来源。通过使用这种多样化的多模态交错数据进行扩展时，模型展现出复杂的、新...

Random erasing data augmentation 论文名称：Random erasing data augmentation 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf 随机擦除增强，非常容易理解。作者提出的目的主要是模拟遮挡，从而提高模型泛化能力，这种操作其实非常make sense，因为我把物体遮挡一部分后依然能够分类正确，那么肯定会迫使网络利用局部未遮挡的数据进行识别，加大了训练难度，一定程度会提高泛化能力。其也可以被视为add noise的一种，并且与随机裁剪、随机水平翻转具有一定的互补性，综合应用他们，可以取得更好的模型表现，尤其是对噪声和遮挡具有更好的鲁棒性。具体操作就是：随机选择一个区域，然后采用随机值进行覆盖，模拟遮...

DropBlock 论文题目：DropBlock: A regularization method for convolutional networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.12890 由于dropBlock其实是dropout在卷积层上的推广，故很有必须先说明下dropout操作。 dropout，训练阶段在每个minibatch中，依概率P随机屏蔽掉一部分神经元，只训练保留下来的神经元对应的参数，屏蔽掉的神经元梯度为0，参数不参数与更新。而测试阶段则又让所有神经元都参与计算。 dropout操作流程：参数是丢弃率p 1）在训练阶段，每个minibatch中，按照伯努利概率分布(采样得到0或者1的向量，0表示丢弃)随机的丢弃一部分神经元（即神经元...