Сотри случайные черты: Александр Блок — Возмездие

Содержание

Александр Блок стихи «Жизнь — без начала и конца»


 Александр Блок
     Назад

Жизнь — без начала и конца.
Нас всех подстерегает случай.
Над нами — сумрак неминучий,
Иль ясность божьего лица.
Но ты, художник, твердо веруй
В начала и концы. Ты знай,
Где стерегут нас ад и рай.
Тебе дано бесстрастной мерой
Измерить все, что видишь ты.
Твой взгляд — да будет тверд и ясен.
Сотри случайные черты —
И ты увидишь: мир прекрасен.
Познай, где свет, — поймешь, где тьма.
Пускай же все пройдет неспешно,
Что в мире свято, что в нем грешно,
Сквозь жар души, сквозь хлад ума.
Так Зигфрид правит меч над горном:
То в красный уголь обратит,
То быстро в воду погрузит —
И зашипит, и станет черным
Любимцу вверенный клинок. ..
Удар — он блещет, Нотунг верный,
И Миме, карлик лицемерный,
В смятеньи падает у ног!
Кто меч скует? — Не знавший страха.
А я беспомощен и слаб,
Как все, как вы, — лишь умный раб,
Из глины созданный и праха, —
И мир — он страшен для меня.
Герой уж не разит свободно, —
Его рука — в руке народной,
Стоит над миром столб огня,
И в каждом сердце, в мысли каждой
Свой произвол и свой закон…
Над всей Европою дракон,
Разинув пасть, томится жаждой…
Кто нанесет ему удар?..
Не ведаем: над нашим станом,
Как встарь, повита даль туманом,
И пахнет гарью. Там — пожар.

Но песня — песнью все пребудет,
В толпе все кто-нибудь поет.
Вот — голову его на блюде
Царю плясунья подает;

Там — он на эшафоте черном
Слагает голову свою;
Здесь — именем клеймят позорным
Его стихи. .. И я пою, —
Но не за вами суд последний,
Не вам замкнуть мои уста!
Пусть церковь темная пуста,
Пусть пастырь спит; я до обедни
Пройду росистую межу,
Ключ ржавый поверну в затворе
И в алом от зари притворе
Свою обедню отслужу.
Ты, поразившая Денницу,
Благослови на здешний путь!
Позволь хоть малую страницу
Из книги жизни повернуть.
Дай мне неспешно и нелживо
Поведать пред Лицом Твоим
О том, что мы в себе таим,
О том, что в здешнем мире живо,
О том, как зреет гнев в сердцах,
И с гневом — юность и свобода,
Как в каждом дышит дух народа.
Сыны отражены в отцах:
Коротенький обрывок рода —
Два-три звена, — и уж ясны
Заветы темной старины:
Созрела новая порода, —
Угль превращается в алмаз.
Он, под киркой трудолюбивой,
Восстав из недр неторопливо,
Предстанет — миру напоказ!
Так бей, не знай отдохновенья,
Пусть жила жизни глубока:
Алмаз горит издалека —
Дроби, мой гневный ямб, каменья!

На главную страницу

Александр Александрович Блок цитата: Сотри случайные черты — И ты увидишь: мир прекрасен.

Познай, …

—  Александр Александрович Блок

Вариант: Сотри случайные черты — И ты увидишь: мир прекрасен. Познай, где свет, — поймёшь, где тьма.

Взято из Wikiquote. Последнее обновление 29 июня 2022 г.

Темы
мир, свет, мир, тьма

Александр Александрович Блок
49русский поэт 1880 — 1921

Похожие цитаты

„Если свет не будет освещать тьму, то тьме никогда не увидеть темноты своей.“

—  Джулиана Вильсон

„Тьма воинственна только с виду, пока не увидит света, и этот свет не ослепит ёе!“

—  Мария Ногаева

„Увидел я, что полезнее мудрость, чем глупость, как полезнее свет, чем тьма.“

—  Соломон третий еврейский царь, легендарный правитель объединённого Израильского царства -1011 — -931 до н.э.

Источник: Научно-популярное издание. «Анатомия Мудрости» 120 Философов. Издательство «Таврия» 1996 г.

„Был этот мир извечной тьмой окутан
«Да будет свет!»“

—  Исаак Ньютон английский физик, математик и астроном, один из создателей классической физики 1643 — 1727

„Был этот мир извечной тьмой окутан
«Да будет свет!»“

—  Альберт Эйнштейн физик-теоретик, один из основателей современной теоретической физики, лауреат Нобелевской премии, общественный деятель-… 1879 — 1955

„Я свет миру; кто последует за Мною, тот не будет ходить во тьме, но будет иметь свет жизни.

— библия

библия, Ин. 8:12

„Чтобы понять, как прекрасна жизнь, нужно познать всю мерзость этого мира.“

—  Андрей Владимирович Лаврухин

„Вся тьма в мире не может погасить свет одной свечи.“

—  Франциск Ассизский католический святой 1182 — 1226

„О, не думай, что мир погружен во тьму, —
Просто люди не делятся светом.“

—  Фукуси Кодзиро

„Без тьмы не было бы понятия о свете. Для того чтобы свет осознал себя, он должен иметь свою противоположность — тьму.“

—  Лион Фейхтвангер немецкий писатель еврейского происхождения 1884 — 1958

„Научись видеть, где всё темно, и слышать, где всё тихо. Во тьме увидишь свет, в тишине услышишь гармонию.“

—  Чжуан-цзы (Чжуан Чжоу)

„Что за смех, что за радость, когда мир постоянно горит? Покрытые тьмой, почему вы не ищете света?“

—  Будда Шакьямуни духовный учитель, легендарный основатель буддизма -563 — -483 до н.э.

Из Дхаммапады, Явавагга — Глава о старости (строфы 146—156)

„Смотри на всё с любовью и с юмором, и увидишь мир совсем в ином свете.

—  Джулиана Вильсон

„Я считаю, что в мире нет ничего более прекрасного, чем подняться на сцену и увидеть людей, улыбающихся, возможно, первый раз за всю неделю… Я – неисправимый оптимист. Я просто не способен видеть вещи в черном свете“

—  Джо Дассен 1938 — 1980

начало 1970-х.
Цитаты из интервью и бесед
Источник: Джо Дассен: «Привет, это опять я» https://ps.1sept.ru/article.php?ID=200308506

„Я считаю, что в мире нет ничего более прекрасного, чем подняться на сцену и увидеть людей, улыбающихся, возможно, первый раз за всю неделю… Я – неисправимый оптимист. Я просто не способен видеть вещи в черном свете.“

—  Джо Дассен 1938 — 1980

Цитаты из интервью
Источник: Джо Дассен: «Привет, это опять я» https://ps.1sept.ru/article.php?ID=200308506

„В свете последних решений, точнее, в их тьме…“

—  Андрей Гарольдович Кнышев писатель-сатирик 1956

„Тьма знаний ещё не есть свет разума“

—  Леонид Семёнович Сухоруков советский и украинский писатель 1945 — 2014

„Человек познает сам себя только в той мере, в какой он познает мир.

—  Иоганн Вольфганг Гёте немецкий поэт 1749 — 1832

„Оптимальный источник света — тот, который позволяет увидеть сияние ада в разломах этого мира.“

—  Теодор Адорно немецкий философ, социолог, композитор и теоретик музыки 1903 — 1969

„Тьма не всегда бывает злом, а свет не всегда несет добро…“

—  Дом Ночи 1960

Связанные темы

  • Мир
  • Свет
  • Мир
  • Тьма

Объяснение случайного стирания | Бумаги с кодом

Вам необходимо авторизоваться для редактирования.
Вы можете создать новую учетную запись, если у вас ее нет.

Или обсудите изменение в Slack.

Название метода:*

Полное название метода:*

Описание с уценкой (необязательно):

Случайное стирание — это метод увеличения данных для обучения сверточной нейронной сети (CNN), которая случайным образом выбирает прямоугольную область изображения и стирает ее пиксели со случайными значениями. В этом процессе генерируются тренировочные изображения с различными уровнями окклюзии, что снижает риск переобучения и делает модель устойчивой к окклюзии. Случайное стирание не требует обучения параметрам, легко реализуемо и может быть интегрировано с большинством моделей распознавания на основе CNN. Случайное стирание дополняет обычно используемые методы увеличения данных, такие как случайное кадрирование и отражение, и может быть реализовано в различных задачах зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация.

URL-адрес фрагмента кода (необязательно):

Прикрепленные коллекции:

  • ДОПОЛНЕНИЕ ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Добавлять:

———

Нет в списке?

Создайте новую коллекцию

.

Новое название коллекции:

Зона верхнего уровня:

———АудиоКомпьютерное зрениеОбщиеГрафикиОбработка естественного языкаОбучение с подкреплениемПоследовательный

Родительская коллекция (если есть):

———

Описание (необязательно):

  • ДОПОЛНЕНИЕ ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯ
  • Добавлять:*

    ———

    Отметьте, если эта зависимость является необязательной

    [Бумага] Произвольное стирание (RE): Произвольное стирание Увеличение данных (классификация изображений) | by Sik-Ho Tsang

    Улучшение моделей для классификации изображений, обнаружения объектов и повторной идентификации человека

    Случайное стирание (из GitHub автора: https://github. com/zhunzhong07/Random-Erasing) Мяу!

    В этом материале кратко представлена ​​статья «Расширение данных со случайным стиранием» (случайное стирание, RE) , созданная Сямэньским университетом, Сиднейским технологическим университетом, Австралийским национальным университетом и Университетом Карнеги-Меллона. В этой статье:

    • Произвольное стирание предлагается случайным образом выбрать прямоугольную область на изображении и стирает свои пиксели со случайными значениями .
    • Этот снижает риск переоснащения и делает модель устойчивой к окклюзии .
    • Это дополнение к широко используемым методам увеличения данных, таким как случайное кадрирование и отражение.

    Это статья в 2020 AAAI с более чем 600 ссылками . (Sik-Ho Tsang @ Medium)

    1. Случайное стирание (RE)
    2. Исследование абляции
    3. Экспериментальные результаты

    1.

    1. Алгоритм случайного стирания (RE)
    • Для изображения I в мини-пакете вероятность того, что оно подвергнется произвольному стиранию, составляет p .
    • Произвольное стирание случайным образом выбирает прямоугольную область Т.е. на изображении и стирает ее пиксели со случайными значениями.
    • Площадь изображения S = W × H. Площадь стирания прямоугольной области рандомизируется как Se , где Se / S находится в диапазоне, указанном минимумом sl и максимумом sh .
    • Коэффициент сторон RE Область прямоугольника в области прямоугольника случайным образом инициализируется между R 1 и R 2.
    • . xe + We W и ye + He H , we set the region, Ie = ( xe , ye , xe + We , ye + He ), as the selected rectangle region .
    • При выбранной области стирания Ie каждому пикселю в Ie присваивается случайное значение в [0, 255].
    • Ниже приведен подробный алгоритм RE:
    Алгоритм случайного стирания (RE)

    1.2. Случайное стирание для классификации изображений и повторной идентификации человека

    Примеры
    • Как правило, обучающие данные не предоставляют местонахождение объекта. В этом случае Произвольное стирание выполняется для всего изображения.

    1.3. Случайное стирание при обнаружении объектов

    • Существует 3 схемы.
    1. Произвольное стирание с учетом изображения (IRE) : выбор области стирания на всем изображении .
    2. Случайное стирание с учетом объектов (ORE) : выбор областей стирания в ограничивающая рамка каждого объекта . если на изображении несколько объектов, произвольное стирание применяется к каждому объекту отдельно.
    3. Случайное стирание с учетом изображений и объектов (I+ORE) : выбор областей стирания как всего изображения, так и ограничивающего прямоугольника каждого объекта .

    1.4. Сравнение со случайным кадрированием

    • Случайное кадрирование уменьшает влияние фона.
    • CNN может изучать модель на наличие частей объекта вместо того, чтобы фокусироваться на объекте целиком.
    • Случайное стирание сохраняет общую структуру объекта, закрывает только некоторые части объекта . Областям переназначаются случайные значения, которые можно рассматривать как , добавляющие шум к изображению.
    • Могут дополнять друг друга.

    2.1. Влияние гиперпараметров

    Ошибки теста (%) при разных гиперпараметрах на CIFAR-10 с использованием Pre-Activation ResNet -18
    • Предварительная активация ResNet-18 используется в качестве базовой линии.
    • 3 гиперпараметра для оценки, то есть вероятность стирания p , диапазон соотношения площадей стираемой области sl и sh и диапазон соотношения сторон стираемой области 2 r 1 и r r
    • Для упрощения эксперимента sl фиксируется равным 0,02, r 1 = 1/ r 2 и оценивается p , sh и r 2,90910021 p = 0,5, sh = 0,4 и r 1 = 0,3 в качестве базовой настройки, и измените один из них.
    • Когда p ∈ [0,2, 0,8] и sh ∈ [0,2, 0,8], средняя частота ошибок классификации составляет 4,48%, что значительно превосходит базовый метод (5,17%).
    • Для соотношения сторон наилучший результат получается, когда r 1 = 0,3, частота ошибок = 4,31%, снижает частоту ошибок классификации на 0,86% по сравнению с базовым уровнем.
    • p = 0,5, sl = 0,02, sh = 0,4 и r 1 = 1/ r 2 = 0,3 по умолчанию.

    2.2. Четыре типа случайных значений

    Ошибки теста (%) на CIFAR-10
    1. RE-R : Случайное значение в диапазоне [0, 255].
    2. RE-M : среднее значение ImageNet.
    3. RE-0 : 0.
    4. RE-255 : 255.
    • RE-R обеспечивает примерно такую ​​же производительность, как RE-M, Выбран RE-R.

    3.1. Классификация изображений

    Ошибки тестирования (%) с различными архитектурами на CIFAR-10, CIFAR-100 и Fashion-MNIST
    • p = 0,5, sl = 0,02, sh = 1 r 4 1 14 и = 1/ г 2 = 0,3.
    • Для CIFAR-10 случайное стирание повышает точность на 0,49% при использовании ResNet-110.
    • Случайное стирание дает коэффициент ошибок 3,08 % с использованием WRN-28–10, что повышает точность на 0,72 %.
    • Для CIFAR-100 случайное стирание дает коэффициент ошибок 17,73%, что на 0,76% больше, чем у базового уровня WRN-28-10.
    • Случайное стирание улучшает WRN-28–10 с 4,01% до 3,65% в верхней 1 ошибке на Fashion-MNIST.
    Ошибки теста (%) на проверочном наборе ImageNet-2012
    • Случайное стирание постоянно улучшает результаты для всех трех вариантов ResNet в ImageNet.

    3.2. Сравнение с Dropout и Random Noise

    Ошибки теста (%) с различными методами дополнения данных на CIFAR-10
    • Применение Dropout или добавление случайного шума на слой изображения не повышает точность.

    3.3. Сравнение с методами увеличения данных

    Ошибки теста (%) с различными методами увеличения данных на CIFAR-10
    • RF : Случайное отражение, RC : Случайное кадрирование, RE : Случайное стирание.
    • Произвольное стирание и два конкурирующих метода дополняют друг друга. В частности, сочетание этих трех методов позволяет достичь коэффициента ошибок 4,31%, что на 7% больше по сравнению с базовым уровнем без каких-либо дополнений.

    3.4. Устойчивость к окклюзии

    Коэффициент ошибок при тестировании для различных уровней окклюзии
    • Базовая производительность быстро падает при увеличении уровня окклюзии l .
    • Метод случайного стирания обеспечивает частоту ошибок 56,36 %, когда закрытая область составляет половину изображения ( 90 113 l 90 114 = 0,5), в то время как базовая линия быстро падает до 75,04 %.
    • Случайное стирание повышает устойчивость CNN к окклюзии.

    3.5. Обнаружение объектов

    Средняя точность обнаружения теста VOC 2007 (%)
    • Более быстрая R-CNN с использованием магистрали VGG-16 используется в качестве базовой линии.
    • Для случайного стирания, p = 0,5, sl = 0,02, sh = 0,2 и r 1 = 1/ r 2 = 0,3.
    • Исходный уровень мАР составил 69,1%.
    • Тренировка детектора с I+ORE получила дальнейшее улучшение производительности с 71,5% mAP .
    • При использовании увеличенный тренировочный набор 07+12 , 76,2% mAP достигнуто.

    3.6. Повторная идентификация человека

    Производительность повторной идентификации человека со случайным стиранием (RE) на Market-1501, DukeMTMC-reID и CUHK03
    • Для случайного стирания, p = 0,5, sl = 0,02, 4 sh 4 sh = 0,2, а r 1 = 1/ r 2 = 0,3.
    • Для Market-1501 Random Erasing улучшает ранг-1 на 3,10% и 2,67% для IDE и SVDNet при использовании ResNet-50.
    • Для DukeMTMC-reID случайное стирание повышает точность ранга 1 с 71,99% до 74,24% для IDE (ResNet-50) и с 76,82% до 79,31% для SVDNet (ResNet-50).
    • Для CUHK03 TriNet получает 8,28% и 5,0% точности ранга 1 при применении случайного стирания.
    • Это указывает на то, что Случайное стирание может снизить риск переобучения и повысить производительность повторной идентификации.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *