|
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 — 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,
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: 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, тьмаАлександр Александрович Блок
49русский поэт 1880 — 1921Похожие 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):
———
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)
- Случайное стирание (RE)
- Исследование абляции
- 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:
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.
- Произвольное стирание с учетом изображения (IRE) : выбор области стирания на всем изображении .
- 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.
- 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- RE-R : Случайное значение в диапазоне [0, 255].
- RE-M : среднее значение ImageNet.
- RE-0 : 0.
- 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.
- 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.
